Predicting Wet-Road Crashes Using the Finite-Mixture Zero-Truncated Negative Binomial Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Inclement weather affects traffic safety in various ways.
Crashes on rainy days not only cause fatalities and injuries but also significantly increase travel time.
Accurately predicting crash risk under inclement weather conditions is helpful and informative to both roadway agencies and roadway users.
Safety researchers have proposed various analytic methods to predict crashes.
However, most of them require complete roadway inventory, traffic, and crash data.
Data incompleteness is a challenge in many developing countries.
It is common that safety researchers only have access to data on sites where a crash has occurred (i.e., zero-truncated data).
The conventional crash models are not applicable to zero-truncated safety data.
This paper proposes a finite-mixture zero-truncated negative binomial (FMZTNB) model structure.
The model is applied to three-year wet-road crash data on 395 divided roadway segments (total 586 km), and the parameters are estimated using the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method.
Comparison indicates that the proposed FMZTNB model has better fitting performance and is more accurate in predicting the number of wet-road crashes.
The model is capable of capturing the heterogeneity within the sample crash data.
In addition, lane width showed mixed effects in different components on wet-road crashes, which are not observed in conventional modeling approaches.
Practitioners are encouraged to consider the finite-mixture zero-truncated modeling approach when complete safety dataset is not available.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Ying& Huang, Zhongxiang. 2020. Predicting Wet-Road Crashes Using the Finite-Mixture Zero-Truncated Negative Binomial Model. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176294
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Ying& Huang, Zhongxiang. Predicting Wet-Road Crashes Using the Finite-Mixture Zero-Truncated Negative Binomial Model. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176294
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Ying& Huang, Zhongxiang. Predicting Wet-Road Crashes Using the Finite-Mixture Zero-Truncated Negative Binomial Model. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176294
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1176294
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر