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(English) Evaluating the Effectiveness of Roundabout Collision Prediction Models using Estimated Total Daily Conflicting Volumes

Nom de fichier 3B-Saleem-FP.docx
Taille du fichier 459 KB
Version 1
Date ajoutée 28 juillet 2015
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Catégorie 2015 ACPSER XXV Ottawa
Tags Research and Evaluation, Session 3B
Author/Auteur Taha Saleem, Robert J. Henderson
Stream/Volet Research and Evaluation

Résumé

Un des principaux objectifs des agences de transport à travers le monde est de réduire les accidents et les accidents potentiels attribuables aux installations de transport ainsi que de minimiser le risque d'erreur humaine et de fournir un environnement d'intersection pardonner. Les carrefours giratoires sont construits principalement en raison de leurs prestations de sécurité et de capacité; ils fournissent une solution qui peut potentiellement réduire les collisions aux intersections. Selon l'Association des transports de la « Synthèse de l'Amérique du Nord Roundabout pratique » du Canada , ronds-points sont indiqués pour réduire les collisions avec blessures d'environ 75 % par rapport à cesser de signaux de commande ou de la circulation . L'objectif principal de cette étude est d'évaluer l'efficacité des modèles de prédiction de collision rond-point sur la base des volumes totaux estimés contradictoires quotidiennes. Aux fins de cette étude , des échantillons de ronds-points de la région de Waterloo ont été utilisés . State-of -the-art , la modélisation linéaire généralisé (GLM), avec la spécification d'un binôme (NB) structure d'erreur négatif, a été utilisé pour développer les modèles de prévision de l'accident . Modèles ont été développés reliant le volume total estimé quotidienne contradictoires (TDCV). Ces modèles ont également été comparés aux modèles classiques reliant les volumes de trafic à des accidents. La fiabilité des estimations des modèles ont été encore amélioré en tenant compte de la variation de la numération / tendances de l'accident en raison de l'influence de facteurs qui changent d'année en année . Cette variation a été capturé par le traitement des comptes pour chaque année comme une observation distincte en utilisant des équations d'estimation générales ( GEE ) de développer des modèles de prédiction de collision accueillir pour la tendance de temps et / ou la corrélation temporelle de données sur les collisions . Les résultats sont prometteurs en ce que les rendements de la méthodologie proposées résultats qui correspondent de près les résultats des modèles conventionnels.