[論文レビュー] Modelling of crash types at signalized intersections based on random effect model

Xuesong Wang, Jinghui Yuan+1 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2018

Traffic and Road Safety参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、米国のデータを用いて、信号交差点における5つの衝突タイプについて、アプローチレベルのランダム効果負の二項回帰モデルを構築し、ランダム効果を用いてアプローチ間の空間的相関を組み込み、フルベイジアン推論によりパラメータを推定した。結果は、各衝突タイプごとに明確に異なる安全要因が存在することを示し、ランダム効果がモデルの適合度を著しく改善することが確認され、的を射た安全対策のための衝突タイプ別モデリングの必要性が裏付けられた。

ABSTRACT

Approach-level models were developed to accommodate the diversity of approaches within the same intersection. A random effect term, which indicates the intersection-specific effect, was incorporated into each crash type model to deal with the spatial correlation between different approaches within the same intersection. The model parameters were estimated under the Bayesian framework. Results show that different crash types are correlated with different groups of factors, and each factor shows diverse effects on different crash types, which indicates the importance of crash type models. Besides, the significance of random effect term confirms the existence of spatial correlations among different approaches within the same intersection.

研究の動機と目的

• 集約的衝突モデルの限界、すなわち衝突タイプごとの寄与要因の違いが見えにくくなる問題を是正すること。
• 交差点全体ではなくアプローチレベルでの衝突頻度をモデル化することで、空間的および運用的変動の詳細を捉えること。
• 同じ交差点内のアプローチ間の空間的相関を、負の二項回帰モデルにおけるランダム効果を用いて扱うこと。
• 推定の頑健性を高めるために、フルベイジアン手法を用いてモデルパラメータを推定すること。
• 特定のアプローチにおける安全対策の特定と優先順位付けを可能にする、データ駆動型の衝突タイプ別フレームワークを提供すること。

提案手法

• 5つの衝突タイプそれぞれに対して、対数線形リンク関数とアプローチレベルの共変数を用いたランダム効果負の二項回帰モデルを構築する。
• 各交差点ごとにランダム切片項（φi）を導入し、同じ交差点内のアプローチ間の観察されない空間的相関をモデル化する。
• 非情報的事前分布を用いたフルベイジアン推定：回帰係数には正規分布、分散および分散パラメータには逆ガンマ分布を適用する。
• WinBUGSを用いたギブスサンプリングによるMCMCを実行し、20,000回の反復と2,000回のバーニングサンプルを設定する。
• 衝突に特化した交通量（例：左折衝突の場合は対向車両の乗算）を予測変数として使用する。
• 変数選択には、95％信用区間がゼロを含む変数を除外する基準を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信号交差点における異なる衝突タイプに影響を与える要因のセットは、どのように異なっているのか？
• RQ2 同じ交差点内のアプローチ間の空間的相関は、衝突頻度のモデリングにどのように影響するのか？
• RQ3 交差点全体の集約よりもアプローチレベルでのモデリングにより、有意な安全要因の特定がどの程度向上するのか？
• RQ4 左折保護の種別（例：左折専用タイミング）といった異なる信号制御戦略は、衝突タイプごとの衝突リスクにどのように影響するのか？
• RQ5 ランダム効果を組み込んだフルベイジアン推定は、空間的依存性を示す衝突データのモデル適合度と推論の正確性を向上させ得るのか？

主な発見

• 異なる衝突タイプは、異なる要因セットに影響を受けており、同じ要因がタイプによって逆の効果を示すか、効果の大きさが異なることが多く、衝突タイプ別モデリングの必要性が裏付けられた。
• 5つのモデルすべてでランダム効果の分散がゼロとは著しく異なることが確認され、同じ交差点内のアプローチ間に強い空間的相関が存在することが示された。
• 衝突に特化した交通量は、すべての衝突タイプに強く正の影響を及ぼしており、特に追突および横 Swipe 衝突に最も大きな影響を及ぼしている。これは、時間的・空間的重複度の高さに起因すると考えられる。
• 左折保護の種別は、異なる効果を示す：左折専用タイミングは、追突および横 Swipe 衝突を増加させるが、逆方向左折および交差左折衝突を減少させる。
• 信号の連携制御（ラインコントロール）は、追突衝突リスクを著しく増加させる。これは、速度が上昇し、停止行動が減少するためと推定される。
• 黄色信号および全赤信号の時間の延長は、右折衝突リスクを著しく低下させる。これは、衝突のクリアランス時間が改善され、安全が向上していることを示唆している。