Resumen

Las colisiones entre vehículos y usuarios vulnerables de la vía pública (VRU, por sus siglas en inglés) representan una gran proporción de las colisiones de tráfico en China, y el análisis de la gravedad de las lesiones puede ayudar a los gestores de tráfico a comprender las normas implícitas que subyacen a las colisiones. Por lo tanto, se recopilan 554 colisiones con implicación de VRU desde enero de 2017 hasta febrero de 2021 en una ciudad del norte de China, incluidas 322 colisiones entre vehículos y peatones y 232 entre vehículos y bicicletas. En primer lugar, se lleva a cabo un análisis estadístico descriptivo para investigar las características de los accidentes con VRU. En segundo lugar, se introduce el modelo de refuerzo de gradiente extremo (XGBoost) para identificar la importancia de los factores de riesgo (es decir, la hora del día, el día de la semana, la hora punta, la posición del accidente, el tiempo y los implicados en el accidente) de los accidentes con VRU. El análisis estadístico demuestra que los factores de riesgo están estrechamente relacionados con la gravedad de las lesiones en colisiones con vehículos todo terreno. Además, los resultados de XGBoost revelan que la hora del día tiene el mayor impacto en los accidentes con VRUs implicados, y la posición del accidente muestra la mínima importancia entre estos factores de riesgo.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:accidentes, vrus, factores de riesgo, día, posición en el accidente, análisis de la gravedad de las lesiones, análisis estadístico descriptivo, usuario vulnerable de la vía pública, xgboost
• Keywords:crashes, vrus, risk factors, day, crash position, crash injury severity analysis, crash injury severity, descriptive statistical analysis, vulnerable road user, xgboost