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이 연구의 목적은 이란 북부의 길란 주에서 가장 바쁜 교외 고속도로에서 발생하는 차량 및 보행자 사고에 영향을 미치는 요인을 조사하고 결정하며 가장 정확한 예측 모델을 제공하는 것입니다. 따라서 효과적인 주요 변수와 각 범주 사고 발생 확률은 요인 분석, 로짓 및 머신 러닝 방법을 동시에 활용하여 분석 및 계산됩니다. 이 방법은 주요 기여 요인을 특정하는 가장 포괄적이고 효율적인 모델을 달성하는 데 기여할 뿐만 아니라, 사고 영향을 줄이고 도로 안전을 향상시키기 위해 정밀하게 조치를 취할 수 있도록 관계자들에게 제안을 제공할 수 있습니다. 요인 분석과 로짓 모델 모두 법적 속도를 초과하는 것, 비 오는 날씨 및 운전자의 나이(30–50) 변수가 차량 사고의 심각성에 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 반면, 비 오는 날씨와 조명 조건 변수는 보행자 사고의 심각성에 가장 기여하는 요인으로, 모든 차량-보행자 사고의 심각성에서 환경 요인의 지배적인 역할을 강조합니다. 더욱이, 두 방법을 모두 고려했을 때, 머신 러닝 모델은 모든 경우에 높은 예측력을 가지며, 특히 보행자 사고에서 치명적 사고의 예측력이 41.6% 증가하고 전체 사고에서 12.4% 증가하는 것으로 나타났습니다. 따라서 인공 신경망 모델이 사고의 수와 심각도를 예측하는 데 최상의 접근 방식으로 선택됩니다. 추가로, 머신 러닝의 좋은 성능과 검증은 성능 및 민감도 분석을 통해 입증됩니다.
Ghasedi 외(금요일)는 이 질문을 연구했습니다.