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Evaluation of accident prediction for rural highways

机译:农村公路事故预测评价

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摘要

This paper evaluates the accuracy of three commonly used models that predict accidents on two-lane, rural, arterial highways. The retrospective evaluation compared model outputs with empirical collision results for a sample of highway sections in the Province of New Brunswick. The analysis determined historical accident rates, identified key predictive variables, and compared the observed results with estimates from each safety model. All three models were found to significantly overestimate accident frequencies on the highway sections under study. The model generally employed in New Brunswick, MicroBENCOST, was found to yield the highest errors in estimated collisions. These findings suggest that the benefits from accident reduction are generally overestimated on highway improvement projects analyzed with these accident prediction models.%Cet article évalue la précision de trois modèles couramment utilisés pour la prédiction d'accidents sur les autoroutes à deux voies; rurales et les avenues. L'évaluation rétrospective à comparé les résultats des modèles aux résultats empirique de collision pour un échantillon de sections d'autoroutes dans la province du Nouveau-Brunswick. L'analyse a permis de déterminer le taux historique d'accidents, a identifié les principales variables prédictives et à comparé les résultats observés aux estimations de chaque modèle de sécurité. Il a été trouvé que les trois modèles sur-estiment significativement les fréquences d'accidents sur les sections d'autoroutes étudiées. Il a été trouvé que le modèle généralement employé au Nouveau-Brunswick, MicroBENCOST, produit les erreurs les plus élevées pour l'estimation des collisions. Ces résultats suggèrent que les avantages dûs à la réduction des accidents sont généralement sur-estimés dans les projets d'amélioration des routes analysés avec ces modèles de prédiction des accidents.
机译:本文评估了三种常用的预测两车道,农村,干线公路事故的模型的准确性。回顾性评估将模型输出与新不伦瑞克省的公路路段样本的经验碰撞结果进行了比较。该分析确定了历史事故发生率,确定了关键的预测变量,并将观察到的结果与每个安全模型的估计值进行了比较。发现所有这三种模型都大大高估了所研究的高速公路路段的事故频率。发现在New Brunswick通常使用的模型MicroBENCOST在估计的碰撞中产生最高的误差。这些发现表明,在使用这些事故预测模型进行分析的高速公路改善项目上,事故减少的收益通常被高估了。 Rurales et les avenues。在法国丹努斯省新不伦瑞克省高速公路路线上的碰撞事故的经验评估与比较研究。分析一次事故发生的历史,一个原则性的变量,预测性变量和观察性的比较变量。在高速公路上的交通事故发生时,在高速公路上的路段事故发生的重要性。在比利时新不伦瑞克省的一家不动产工厂,MicroBENCOST公司,产品违规者和碰撞估计者。事故预防专家小组对事故发生的预防措施进行了分析,并在事故发生时对事故进行了分析。

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