用于识别事故热点并估计事故风险的空间多分辨率分析方法
应用统计
2020-03-16 v1
摘要
在本文中，作者评估了一种空间多分辨率分析（SMA）方法的性能，该方法表现得类似于变带宽核密度估计（KDE）方法，用于危险路段识别（HRSI）和事故风险（预期事故次数）估计。所提出的SMA类似于KDE方法，其额外优势在于允许不同路段的带宽根据路段的均匀程度而不同。此外，每个路段的最优带宽仅通过最小化均方误差的无偏估计，完全基于数据确定。作者将SMA方法与当前通行的事故分析方法——经验贝叶斯（EB）方法，在HRSI能力和预测未来事故的能力方面进行比较。结果表明，SMA可能优于EB方法，至少在使用本文中整个弗吉尼亚州州际公路网络的事故数据时如此。SMA已在Excel电子表格中实现，可免费下载。
引用
@article{arxiv.2003.06378,
title = {Spatial multiresolution analysis approach to identify crash hotspots and estimate crash risk},
author = {Samer Katicha and John Khoury and Gerardo Flintsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06378},
year = {2020}
}
备注
19 pages, 10 figures, 5 tables