多个高速公路设计特点对货运交通安全的影响

文摘

由于各种高速公路设计特点是同时安装在道路上,重要的是要评估他们的结合正确安全的影响。本研究调查之间的关联多个巷道截面设计功能的高速公路和交通安全。为了考虑相互作用影响的多个并发的设计特性和非线性预测、多元自适应回归样条函数(火星)模型开发所有类型和货运车辆事故。在火星模型中,应用一系列的基函数来表示的空间预测和合并后的安全有效性的多个设计特性可以解释交互方面。广义线性回归模型(glm)和负二项(NB)分布也比较的评估目的。结果确定火星模型显示模型适应性比NB模型由于其强度反映了事故预测的非线性和交互变量之间的影响在不同的范围。各种之间的交互影响参数在不同范围从火星模型基于结值被发现,而两个交互条款被发现NB模型。结果还表明,多种治疗方法的联合安全影响程度从NB模型高估了实际结合安全影响使用时提出的简单乘法方法HSM(公路安全手册)。因此,它可以在火星建议应用于评估的安全影响多个治疗同时考虑同时治疗之间的交互影响和非线性问题。

1。介绍

交通安全已成为一个严重的全球问题,许多国家采取了安全计划和行动向更安全的道路。虽然道路事故绝大多数是由于司机发生故障(人为错误),有足够的潜力提高道路使用者的安全通过道路本身。因此,设计道路与适当的设施有利于交通安全以防止死亡和伤害事故。

各种巷道分类如农村两车道的公路、农村多车道的高速公路,城市干道,高速公路,高速公路是一个道路,加强交通安全需要额外的努力。在高速公路的部分,严重事故的风险可能增加,因为车辆驱动主要在高速度。此外,有一个高潜力大卡车事故涉及由于高卡车卷和交换的频繁出现。

人们普遍知道大卡车(即。,commercial or freight vehicles) are substantial contributors to the roadway fatalities and injuries [1]。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA) (2),被发现在2017年增加了10%在大卡车参与从2016年在美国严重车祸。从2016年到2017年,每1亿辆大卡车事故英里旅行增加了6%。更具体地说,涉及大卡车伤害事故的数量也从102000年的2016人增加到107000年的2017人。此外,大卡车的数量参与财产损失(只有崩溃)增长了3%,从351000年的2016到363000年的2017人。

已经有许多研究试图评估高速公路的安全(3- - - - - -7通过简单的比较方法)和交通仿真。也有研究,解决货运安全通过调查truck-involved崩溃的风险因素造成严重性(8- - - - - -17]。这些研究决定重要变量影响的严重性等货运车辆事故的车辆,速度、照明条件、位置类型、年龄、性别、交通量,天气,时间,等。虽然有足够的努力检查损伤水平之间的关系涉及的大卡车事故和重大变量,当前文献量化货运车辆碰撞安全高速公路设计元素的影响是有限的。

出于这个原因,必须评估高速公路安全定量方法专为货运车辆为了确定货物安全和高速公路设计特点之间的关系。高速公路安全手册(HSM) [18)提出了科学方法探索和估计预期的变化由于实施治疗的安全影响。的一个众所周知的方法量化具体巷道的安全有效性对策是横断面的方法19]。而横断面的方法已被广泛采用来评估安全有效性的具体治疗由于其强度相比,轻松地获得数据之后,方法和分离单一治疗效果的影响其他疗法应用(20.- - - - - -23),这种方法需要应用仔细因为一些潜在的问题(例如,选择变量的偏差,省略变量相关性的影响,混杂效应,适当的函数形式,等等)(24- - - - - -28]。为了克服这些问题,一些替代方法进行了探讨,如匹配配对控制(29日),病例对照(30.),完全贝叶斯(31日,32),交叉验证过程(33),广义非线性回归(34,35],倾向得分匹配[36- - - - - -38),数据挖掘方法(39]。然而,大多数方法只检查了每个变量的主效应模型,但不变量之间的相互作用的影响。这一点是至关重要的,需要考虑克服高估或低估的问题,尤其是当多个治疗的安全影响评价。大多数以前的研究已经计算单一治疗安全有效,没有考虑多个治疗的联合效应。

在这项研究中,多元自适应回归样条函数(火星)技术应用于占两个非线性问题和变量之间的交互作用。众所周知,火星可以控制非线性影响和交互影响的自变量对复杂的数据结构和安全分析的优势,因为它是一个透明的模型与其他数据挖掘和机器学习技术(40- - - - - -42]。

因此,本研究的目的是评估的安全影响多个巷道设计元素。火星模型估计的影响评估单个和多个治疗。大卡车的安全有效性计算涉及崩溃使用横断面的方法。此外,为了呈现一般的见解,不同的安全影响巷道特征也估计总崩溃。

2。数据

2141年农村公路总段部分,总长度约为1566英里的观察巷道特征库存(RCI)系统由佛罗里达交通部(FDOT)。值得注意的是,收集到的高速公路部分片段没有坡道设施(如交换、连接等)。RCI数据库中,它能够识别历史道路特点的具体道路部分给定日期。克服非线性建模过程中的误解的问题,高速公路段部分少于0.1英里长度被排除在外(42]。确定巷道特征数据协调与碰撞事故分析的数据资源系统(汽车),也是FDOT提供的。两个数据集得到了六年(2008−2013)和基于道路匹配ID和英里点为每个高速公路段部分。六年的时间被认为是获得完整和稳定的数据集。表1提供了参数的描述性统计。为变量命名的水平曲线,与任何部分高速公路段部分包括水平曲线被认为是“1”。外面的肩膀在路边巷道的肩膀,而里面的肩膀位于中央分隔带护栏旁边。

3所示。方法

3.1。多元自适应回归样条函数

火星是一种非参数回归,可以用来评估复杂关系使用一系列的基函数(43]。这种技术是一种回归分析,可以被看作是一个扩展的线性回归可以容纳和非线性模型和变量之间的相互作用。火星捕获多项式回归的非线性方面通过生成分割点(称为节),类似于步骤的功能。通常知道阶跃函数回归多项式回归模型是一个替代品。阶跃函数回归让段(或范围)变量的垃圾箱,适合不同的常数为每一个垃圾箱。另一方面,多项式回归评估一般非线性关系通过一个简单的非线性函数形式。

亚伯拉罕et al。44]形容火星是一个多元分段回归技术和样条函数可以表示的空间预测分为若干区域。它已成为普遍尤其是数据挖掘和数据科学领域,因为这种技术没有承担任何类型的依赖和独立变量之间的关系。在火星,一个解释变量划分区间和一个单独的线段是适合每个区间。火星将独立变量的空间划分为多个节然后西装样条函数在这节。

火星模型可以描述如下:45]

在那里,

=响应变量,

=常数基函数的系数,

=系数_th基函数,

=数量的非常数的基函数,

=_th基函数。

需要三个主要步骤来适应火星模型(41,42,45]。在第一步中,这是一个建设性的阶段,基础功能检查在几个地区的预测使用逐步选拔程序。贡献显著的预测和结位置搜索模型和迭代方式中选择这一步。同时,引入交互检查在每次迭代增强模型的性能。第二步,即修剪阶段,执行一个向后删除过程至少消除基函数。广义交叉验证(GCV)标准一般用于修剪一步找到最好的模型。GCV标准可以估计方程(1)。在最后一步(选择阶段),火星最优模型的推荐选择模型可以基于每个[的拟合结果41,42]

在那里,

=反应观察 ,

=数量的观察,

=复杂性罚函数,

=成本定义为每一个基函数优化。

为了开发火星模型,ADAPTIVEREG过程在SAS程序(46使用了)。ADAPTIVEREG过程,最大的相互作用可以调节MAXORDER选项,选择默认的条件但是没有区别(双向最大的交互)和增加互动的最大数量。应该提到,而增加模型的复杂性,通过添加更多的交互可能有助于提高预测能力对于高度结构化的数据,可能减少模型的适用性。在这项研究中,交互的双向最大的订单一直用于两个不同事故类型(即。,总崩溃和大truck-involved崩溃)。此外,每个事故类型的基函数是构造自率的变化可以不同范围内为不同类型的崩溃。的基函数可以使用截断幂函数构造基于结值(47]。

3.2。横断面的方法和安全性能函数

在横断面的方法,有必要开发一个安全性能函数(SPF)。广义线性回归模型与负二项分布(NB)(称为NB模型)用于开发一个防晒系数来考虑over-dispersed崩溃数据正常。SPF崩溃频率涉及交通和道路特征。有两种类型的粮食安全特别计划,完整的防晒系数和简单的防晒系数。完整的防晒系数的频率崩溃涉及交通和道路特征,而简单的防晒系数是评价只基于交通量预测。值得注意的是,HSM提供cmf基于简单的防晒系数计算。然而,简单的防晒系数是一个非常简单的函数来反映事故频率崩溃以来和巷道特征频率之间的关系不仅是交通量的影响(48]。

横断面的方法可以用来评估和量化的安全有效性通过网站的平均碰撞频率的比值与元素的平均碰撞频率网站没有的元素(18]。特别是,(即安全的影响。,crash modification factor (CMF)) is calculated from the coefficient of the variable associated with the treatment as the exponent of the coefficient when the form of the model is log-linear in the cross-sectional studies. The functional form of calculating safety effects in the cross-sectional method is shown in Equation (2)。

在那里,

β_k=系数为变量k在防晒系数,

x_kt=线性预测k治疗的条件(改变条件),

x_kb=线性预测k未经处理的条件(基本条件)。

在这项研究中,NB模型同时进行比较的目的。Akaike信息准则(AIC)值被用来比较NB的表演和火星模型。AIC值已被广泛应用于观察首选模型由于其强度包括一个点球增加估计参数的数量评估的似然函数28]。由方程(AIC值可以计算3)如下:

在那里,

k=估计模型中的参数的数量;

l=模型的似然函数的最大值。

公园和Abdel-Aty [28讨论,预测模型使用数据聚合或平均会导致偏见的估计。分类数据的使用可以解释这种偏见的一种方式,选择一个适当的函数形式来提高模型的可靠性是至关重要的(26]。出于这个原因,在这项研究中,火星模型被开发来反映非线性碰撞率和预测之间的关系在不同条件下各种交互方面。

4所示。结果与讨论

表2和3现在估计火星模型对大型truck-involved和总崩溃。总的来说,估计基函数是统计学意义在95%置信水平除了三个案例(即。,Basis 19 function in MARS model for large truck-involved crashes and, Basis 3 and Basis 16 functions in MARS model for total crashes). In the MARS model for large truck-involved crashes, the first basis function, Basis 1, is MAX(Ln(AADT)−11.608,0) and where the knot value is 11.608. The Basis 1 function can be included in the model when the logarithm of AADT is greater than 11.608 and the Basis 1 function is 0 for otherwise. Other basis functions are constructed in a similar manner by using different knot values. The results also showed that more interaction terms and safety effects of cross-section elements (inside/outside shoulder rumble strips, widths of inside/outside shoulder, and widths of driving lane) were found for large truck-involved crashes compared to total crashes.

NB的回归模型对大型truck-involved和总崩溃了如表所示4比较模型与火星模型性能。一般来说,估计参数统计学意义在两种情况除外(即95%置信水平。,在肩宽in the NB model for large truck-involved crashes and Outside rumble strips in NB mode for total crashes). The results show that the MARS models generally provide better model fits than the NB models. This may be because the MARS can account for both nonlinear effects and interaction impacts between variables. The results also indicate that various interacting impacts among basis functions under different ranges based on knot values were found from the MARS models whereas only two interaction impacts were found in the NB models (i.e., interaction between AADT and number of lanes, and interaction between Lane width and Curve in NB model for large truck-involved crashes).

在这项研究中,不同的安全影响高速公路设计元素量化了不同碰撞类型使用横断面研究。改变一个特定的安全有效性设计功能可以使用参数的系数计算的指数函数形式。表5和表6提供一个汇总的指数函数形式来估计安全影响大truck-involved和总崩溃。通过火星模型,结果表明,更多的安全影响评价函数对不同高速公路设计元素在各种非线性范围可以被捕获在考虑与其他设计交互功能。

此外,使用火星的另一个优点是考虑变量之间的交互作用的力量。HSM的解释,当多个巷道设计特性(即改变。,treated), the combined safety effects of multiple treatments can be estimated by the multiplication of multiple single safety impacts. However, the HSM also cautioned that simple multiplication of multiple safety impacts might over- or under-estimate the number of predicted crashes. In order to overcome this problem, the application of the MARS models can be implied to evaluate the safety effects of multiple treatments due to its strength of accounting for the interaction impacts among parameters.

例如,一个在闹市区的高速公路部分预计将涉及大卡车事故减少19%根据安全影响评估函数使用NB模型从表5。此外,评估安全影响相同的治疗使用火星模型减少了10%。同样,增加外肩宽6英尺到12英尺(即。,widening outside shoulder width by 6ft) decreases large truck involved crashes by 22% using the NB model, whereas 33% reduction can be expected based on the MARS model. As suggested in the HSM, the multiple treatments (i.e., combination of addition of outside rumble strips and widening outside shoulder width by 6ft) safety impact can be calculated by multiplication of single impacts and the combined safety effectiveness is 37% large truck involved crashes reduction. On the other hand, the safety effects of multiple treatments using the MARS model can be estimated by Equation (4)如下:

应该注意的是,方程的基函数(5)从表2。结果表明,大卡车事故涉及可以减少35%的预期。这表明合并后的安全效果都高估了真正的安全的影响大约4%的多种治疗方法在使用HSM的方法(用单cmf估计结合安全有效性)相比的结果估计多个治疗来自火星的安全影响。

5。结论

本研究的主要目的是评估多个高速公路设计元素的安全有效性提高货运安全。因此,本研究评估多个巷道的安全影响功能使用横断面的方法通过NB和火星模型的发展和比较不同的事故类型。火星模型发展到占两个非线性独立变量和交互作用的一个复杂的数据结构。

结果表明,火星模型通常提供一个更好的模型适合于NB模型。之间的各种相互作用影响参数在不同范围从火星模型基于结值被发现,而两个交互条款被发现NB模型。结果还表明,NB的安全影响多个治疗模式相结合可能高估实际结合安全影响当使用简单的乘法HSM建议的方法。因此,它可以在火星建议应用于评估的安全影响多个治疗考虑治疗之间的交互影响。

在未来的工作中,应进一步改善火星模型通过增加样本容量,包括额外的更详细的高速公路设计特点。此外,建议使用火星模型框架的安全影响评价可以采用其他道路设施,比如干道和十字路口。还建议优化问题复杂性提高模型精度和适用性之间的缓解通用的实现模型。最后,提出评估框架的有效性和可转让性其他条件和地区都需要进行检查。

数据可用性

所有数据的一些用于支持本研究的发现是由佛罗里达州许可制,所以不能免费提供。请求访问这些数据应该佛罗里达交通部(FDOT)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持和项目的一部分题为“风险预测港口资源和发展智能安全管理技术/ PJT201159”是由海洋和渔业、韩国。所有的意见和结果仅代表作者。

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