Resumen

Evaluar y priorizar el tiempo de duración y los efectos de los incidentes de tráfico en las principales carreteras supone un reto importante para los gestores de la red de carreteras. Este estudio examina el efecto de numerosos factores asociados a varios tipos de incidentes sobre su duración y propone un modelo de predicción de la duración de los incidentes. Se examinaron varios modelos paramétricos basados en el peligro del tiempo de fallo acelerado, incluyendo Weibull, log-logístico, log-normal y gamma generalizado, así como todos los modelos con heterogeneidad gamma y modelos paramétricos flexibles basados en el peligro con una libertad que va de uno a diez, mediante el análisis de un conjunto de datos de incidentes de tráfico obtenidos del Sistema de Notificación y Despacho de Incidentes de Pekín en 2008. Los resultados muestran que diferentes factores afectan significativamente a diferentes fases temporales de los incidentes, cuyas mejores distribuciones eran diversas. Teniendo en cuenta los mejores modelos basados en el peligro de cada fase temporal del incidente, el resultado de la predicción puede ser razonable para la mayoría de los incidentes. Los resultados de este estudio pueden ayudar a los organismos de gestión de incidentes de tráfico no sólo a aplicar estrategias que reduzcan la duración de los incidentes y, por tanto, la congestión, los incidentes secundarios y las pérdidas humanas y económicas asociadas, sino también a predecir eficazmente el tiempo de duración de los incidentes.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:modelo basado en el tiempo de incidente, tipo de incidente, peligro paramétrico flexible, gestor de la red de carreteras, agencia de gestión de incidentes, peligro de tiempo de fallo, efectos del tráfico, gestión de incidentes de tráfico, conjunto de datos de incidentes de tráfico
• Keywords:based model, incident time phase, type of incident, flexible parametric hazard, road network manager, incident management agency, failure time hazard, effects of traffic, traffic incident management, traffic incident dataset