Real‐Time Safety Evaluation at Signalized Intersections: Hierarchical Bayesian Extreme Value Theory Models Based on Different Conflict Types
Notice bibliographique
Résumé
Real‐time safety evaluation of urban signalized intersections is a prerequisite for proactive traffic safety management. Due to its independence from historical data, the traffic conflict technique has gained increasing popularity as a tool for real‐time safety evaluation in transportation systems. However, different types of conflicts (e.g., rear‐end and side‐impact conflicts) may lead to differences in safety evaluation, which has led previous studies to typically analyze crash risk based on various conflict types separately. Therefore, this study develops the hierarchical Bayesian extreme value theory (block maxima (BM)) model based on different conflict types to form a novel real‐time safety evaluation approach. The proposed model is applied to the real‐time safety evaluation of five signalized intersections in Harbin, China. The results show that (1) the proposed BM model exhibits good prediction performance when there is sufficient observation duration and a sufficient number of samples; (2) the proposed model is superior to other baseline models developed based on only one conflict type in terms of prediction accuracy. The empirical findings of this study establish innovative frameworks and theoretical foundations for advancing proactive safety protocols and autonomous mobility systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».