@article { author = {Koohi, Mohammad and Shaabani, Shahin}, title = {Modeling Crashes Frequency at Urban Three Leg Intersections}, journal = {Road}, volume = {28}, number = {103}, pages = {37-50}, year = {2020}, publisher = {}, issn = {1735-062X}, eissn = {2676-4261}, doi = {}, abstract = {One of the intersection safety analysis methods is creating crash prediction models using the negative binomial and Poisson regression models. However, the use of negative binomial regression is preferable due to its more data dispersion. But, the research evaluates both models at first for modeling urban intersections crashes. After testing the models by criteria of Akaike information, deviation and log-likelihood, the negative binomial regression model showed a better fit and was chosen as the better model. For modeling, the data of a 5-year period of crashes occurred at the three leg intersections of Boroujerd city has been used. The input variables of the model were selected after a significance evaluation test. These variables included the number of passing lanes, the number of right turn with traffic island lanes and the skew angle. After selecting the variables, the accuracy of the model was also studied. To validate the model, the criteria of R2, root mean square error, mean absolute error, and mean absolute percentage error were used. After evaluating the model accuracy in the prediction of accidents, it was found that the model provides acceptable results for evaluating crashes, but the results are not very accurate for predicting them (R2 = 0.52). The R2 value for the model shows that the predictions will not be precise enough, but reasonable predictions can still be provided.                              }, keywords = {crashes modeling,urban intersections,Negative binomial regression}, title_fa = {مدلسازی فراوانی تصادفات در تقاطع های سه شاخه شهری}, abstract_fa = {ایمنی در تقاطع به دلیل نقاط برخورد احتمالی فراوان و مسیرهای مختلف موجود، شکل ویژه­ای به خود میگیرد که نیاز به تحلیل­های ویژه­ای خواهد داشت. یکی از روشهای تحلیل ایمنی در تقاطع ها، ایجاد مدل­های پیشبینی تصادفات با استفاده از مدلهای رگرسیونی پواسون و دوجمله­ای منفی است. هر چند که استفاده از رگرسیون دوجمله­ای منفی بدلیل رسیدگی به بیش پراکندگی داده­ها ارجحیت دارد. اما تحقیق حاضر در ابتدای راه به جهت مدلسازی تصادفات تقاطع های شهری، هر دو مدل را مورد ارزیابی قرار می دهد. پس از آزمون مدل­ها با معیارهای آکایک، انحراف و لگاریتم درستنمایی، مدل رگرسیون دوجمله ای منفی برازش بهتری نشان داد و به عنوان مدل بهتر انتخاب شد. برای مدلسازی، از داده های یک دوره 5 ساله از تصادفات رخ داده در تقاطع های سه شاخه شهر بروجرد استفاده شده است. متغیرهای ورودی در مدل پس از انجام آزمون ارزیابی معناداری انتخاب شد. این متغیرها شامل تعداد خطوط عبوری، تعداد خطوط گردش به راست با جزیره ترافیکی و زاویه تقاطع بود. پس از انتخاب متغیرها، دقت مدل نیز مورد بررسی قرار گرفت. برای معتبرسازی مدل از معیارهای ، خطای جذر میانگین مربع، میانگین خطای مطلق و میانگین قدر مطلق درصد خطا استفاده شد. پس از ارزیابی دقت مدل در پیشبینی تصادفات، مشخص شد که مدل برای ارزیابی تصادفات نتایج قابل قبولی ارایه می­دهد اما برای پیشبینی تصادفات، نتایج از دقت بالایی برخوردار نیست(R2 = 0.52). مقدار R2برای مدل نشان می­دهد که پیشبینی ها دقت بالایی نخواهند داشت اما هنوز پیشبینی­های قابل قبولی می­تواند ارایه دهد.  }, keywords_fa = {مدلسازی تصادفات,تقاطع‌های شهری,رگرسیون دوجمله‌ای منفی}, url = {https://road.bhrc.ac.ir/article_111006.html}, eprint = {https://road.bhrc.ac.ir/article_111006_0e7a281936238782d9b4ac6a76428119.pdf} }