Resumen

El objetivo de este estudio es analizar la relación entre el riesgo de colisión secundaria y los estados de flujo de tráfico y explorar los factores que contribuyen a las colisiones secundarias en diferentes estados de flujo de tráfico. Se recopilaron datos de colisiones y datos de tráfico en la autopista I-880 de California entre 2006 y 2011. Los estados de flujo de tráfico se clasifican según la teoría del tráfico en tres fases. Se ha establecido el modelo logit condicional bayesiano para analizar la relación estadística entre la probabilidad de colisión secundaria y varios estados de flujo de tráfico. Los resultados mostraron que el estado de flujo libre (F) tiene el mejor rendimiento de seguridad de colisión secundaria y el estado de flujo sincronizado (S) tiene el peor rendimiento de seguridad de colisiones secundarias. El modelo de regresión logística tradicional se ha utilizado para analizar los factores que contribuyen a las colisiones secundarias en diferentes estados de flujo de tráfico. Los resultados indican que los factores que contribuyen en los diferentes estados de flujo de tráfico son significativamente diferentes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:diferentes estados de flujo de tráfico, estados de flujo de tráfico, factores contribuyentes, colisiones secundarias, modelo logit condicional bayesiano, modelo de regresión logística tradicional, varios estados de flujo de tráfico, mejores resultados de seguridad, teoría del tráfico por fases, probabilidad de colisión secundaria
• Keywords:different traffic flow states, traffic flow states, contributing factors, secondary crashes, bayesian conditional logit model, traditional logistic regression model, various traffic flow states, best safety performance, phase traffic theory, secondary crash probability