Dado que en las autopistas se instalan simultáneamente varias características de diseño, es importante evaluar correctamente sus efectos combinados sobre la seguridad. Este estudio investigó las asociaciones entre múltiples características de diseño de la sección transversal de las autopistas y la seguridad del tráfico. Con el fin de considerar el impacto de la interacción de múltiples características de diseño y la no linealidad de los predictores al mismo tiempo, se desarrollaron modelos de regresión adaptativa multivariante (MARS) para todos los tipos y colisiones de vehículos de carga. En los modelos MARS, se aplica una serie de funciones de base para representar el espacio de predictores y la eficacia combinada de la seguridad de múltiples características de diseño puede interpretarse mediante los términos de interacción. Los modelos de regresión lineal generalizada (GLM) con distribución binomial negativa (NB) también se evaluaron con fines comparativos. Los resultados determinan que los modelos MARS muestran una mejor adecuación que los modelos NB debido a su capacidad para reflejar la no linealidad de los predictores de colisiones y los impactos de la interacción entre variables en diferentes rangos. En los modelos MARS se encontraron varios impactos de interacción entre parámetros bajo diferentes rangos basados en valores de nudo, mientras que en los modelos NB se encontraron dos términos de interacción. Los resultados también mostraron que los efectos de seguridad combinados de múltiples tratamientos de los modelos NB sobreestimaban los efectos de seguridad combinados reales cuando se utilizaba el enfoque de multiplicación simple sugerido por el HSM (Manual de Seguridad en Carretera). Por lo tanto, se puede recomendar que se aplique el MARS para evaluar los impactos de seguridad de múltiples tratamientos para considerar tanto los impactos de interacción entre los tratamientos como las cuestiones de no linealidad simultáneamente.
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