Terug
RapportnummerRA-MOW-2008-004
TitelA review of accident prediction models for road intersections
Ondertitel
AuteursBetty Nambuusi
Tom Brijs
Elke Hermans
UitgaveSteunpunt MOW, spoor Verkeersveiligheid 2007-2011
Aantal pagina's69
Datum01/05/2008
ISBN
Taal van het documentEngels
Partner(s)Universiteit Hasselt
WerkpakketAndere: Infrastructure and space
Samenvatting

Het doel van dit rapport is het bestuderen van de literatuur met betrekking tot modellen die het aantal ongevallen op kruispunten voorspellen. Meerdere modellen werden geëvalueerd waaronder meervoudige logistische regressies, meervoudige lineaire regressies, Poisson modellen, negatief binomiaal modellen, random effects modellen en classificatie- en regressietechnieken (CART). De data, methodologie en resultaten van verschillende studies worden beschreven. De richting van het effect van significante verklarende variabelen wordt besproken en aanbevelingen worden gedaan.
 

Verschillende modellen die het aantal ongevallen voorspellen voor verscheidene kruispunttypes en ongevaltypes werden ontwikkeld in de literatuur. Een apart model fitten voor een bepaald kruispunt- en ongevaltype (indien specifieke data beschikbaar zijn) verdient hierbij de voorkeur aangezien dit tot een betere fit en beschrijving van de data leidt vergeleken met één model (Reurings et al., 2005; Turner en Nicholson, 1998).
 

Verschillende kruispunttypes in landelijke en stedelijke omgevingen werden beschouwd. In de literatuur kunnen meerdere modelstructuren gevonden worden.
 

De elasticiteit toont de procentuele verandering in het verwacht aantal ongevallen dat geassocieerd kan worden met een 1% verandering in verkeersvolume. De effecten van risicofactoren die de kans op een ongeval beïnvloeden gegeven een mate een blootstelling worden gemodelleerd als een exponentiële functie. Deze keuze hangt samen met de kenmerken van de Poisson verdeling: kruispuntongevallen zijn gebeurtenissen die zelden voorkomen en bovendien positieve getallen (Reurings et al., 2005).
 

De keuze van het model hangt af van de aard van de afhankelijke variabele en het doel van het onderzoek. Indien het de bedoeling is conclusies te trekken voor de hele populatie dan zijn modellen gebaseerd op populatiegemiddeldes geschikt (H 2, 3 en 4). Anderzijds moeten onderzoekers geïnteresseerd in locatiespecifieke conclusies opteren voor random effects modellen (H 5). Voor onderzoekers die ongevallen wensen te groeperen op basis van bepaalde criteria is CART een plausibele keuze (H 6).
 

De variabelen jaarlijks gemiddeld dagelijks verkeer op hoofd- en zijwegen, totaal aantal voertuigen en voetgangers die het kruispunt oversteken, verlichting en timing van verkeerslichten bleken statistisch significant in de meeste modellen. Daarom is het wenselijk deze variabelen op te nemen in een kruispuntenmodel. Overige relevante variabelen worden opgesomd in hoofdstuk 7. In het algemeen had tenminste één verklarende variabele in de categorieën verkeersstroom, verkeerscontrole, geometrie, eigenschappen van de bestuurders, het voertuig en de omgeving en ruimtelijke ordening een significant effect op het gebeuren van een ongeval. Alle categorieën zijn bijgevolg van belang bij het voorspellen van ongevallen op kruispunten.

DownloadPDF icon RA-MOW-2008-004.pdf
Lijn

Missie

Het Steunpunt Verkeersveiligheid voert in opdracht van de Vlaamse overheid beleidsondersteunend wetenschappelijk onderzoek uit over verkeersveiligheid. Het Steunpunt

Verkeersveiligheid is een samenwerkingsverband tussen de Universiteit Hasselt, de KU Leuven en VITO, de Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek.

Partners

Leuven vito