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(English) Collision prediction for two lane rural roads using IHSDM: A Canadian experience

Nom de fichier Marleau.pdf
Taille du fichier 207 KB
Version 1
Date ajoutée 6 juin 2010
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Catégorie 2010 CMRSC XX Niagara
Tags Session 3C
Author/Auteur Matthew Marleau, Eric Hildebrand

Résumé

Une étude a été réalisée à l’Université du Nouveau-Brunswick sur la portabilité du potentiel de prédiction des collisions du modèle interactif de conception de la sécurité routière (IHSDM) dans un contexte rural canadien. Les modèles de prédiction des collisions sont généralement créés à l’aide de données qui reflètent intrinsèquement les caractéristiques géographiques, environnementales et opérationnelles propres à une région donnée. La portabilité d’un modèle à une région différente peut parfois poser des problèmes. Le modèle IHSDM a été conçu avec deux niveaux d’étalonnage dont le but est de faciliter la généralisation de son application. Cette étude a évalué à la fois les versions 2008 et 2009 (bêta) des modèles de prédiction des collisions sur les chemins ruraux à deux voies enchâssés dans l’IHSDM. On a analysé un échantillon de 75 tronçons de chemins ruraux à deux voies dans la province du Nouveau- Brunswick pour évaluer l’efficacité du modèle. L’analyse a comparé les fréquences prévues des collisions aux données empiriques sur les collisions fournies par le ministère des Transports du Nouveau-Brunswick. Les résultats de l’étude ont démontré que, dans l’ensemble, le modèle a un comportement plutôt médiocre par rapport au nombre moyen de collisions constatées. Les fréquences prévues des collisions à tous les sites expérimentaux confondus ont été surestimées de 38 % à 78 % (selon le niveau d’étalonnage utilisé). Les tests de validité de l’ajustement, notamment l’écart absolu moyen, le facteur moyen de correction de la prévision et R² ont révélé que le modèle se comporte mal dans le contexte canadien et que les méthodes d’étalonnage doivent être fignolées. Les ajustements du modèle décrits par un coefficient de détermination R² variaient d’à peine 0,001 à 0,255.

Matthew Marleau and Eric Hildebrand