جاده

جاده

شدت جراحات در تصادفات شهری بر مبنای ترکیب الگوریتم درخت تصمیم و شبکه بیزین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران و مرکز تحقیقات ایمنی کاربردی حمل‌ونقل جاده‌ای، دانشگاه علم‌وصنعت ایران، تهران، ایران
2 دانش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و مرکز تحقیقات ایمنی کاربردی حمل‌ونقل جاده‌ای، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
با رشد سریع شهرنشینی در ایران، تراکم ترافیک و ریسک تصادف برای کابران راه‌های درون‌شهری افزایش یافته است. این مطالعه به تحلیل شدت جراحت کاربران راه، از جمله عابران پیاده، رانندگان و سرنشینان خودروها و موتورسیکلت‌ها در معابر شهری، با استفاده از داده‌های تصادفات ثبت شده توسط پلیس راهور طی سال‌های 1397 تا 1401 پرداخته است. در این راستا، یک چارچوب دو مرحله‌ای به‌کار گرفته شده است. در مرحله نخست، الگوریتم درخت دسته‌بندی و رگرسیون برای شناسایی عوامل مؤثر بر شدت جراحت استفاده شده است. سپس، با استفاده از این متغیرها، ساختار روابط میان متغیرهای مهم شناسایی شده از طریق شبکه بیزین مدل‌سازی گردیده است. نتایج نشان داده است که متغیرهای نوع گواهینامه، کلاه ایمنی، سن سرنشین، و رنگ لباس عابرپیاده از مهم‌ترین متغیرهای مؤثر بر شدت جراحت کاران راه بوده‌اند. اهمیت نسبی متغیرها بسته به نوع کاربران راه متفاوت بوده است و متغیرهایی مانند روشنایی، هندسه و کاربری محل در اغلب مدل‌ها نقش معناداری داشتند. تحلیل شبکه بیزی نشان داده است که موتورسواران فاقد گواهینامه یا کلاه ایمنی، به ویژه در گروه سنی 16 تا 25 سال، احتمال فوت و مصدومیت بالایی داشته‌اند. کاربران آسیب‌پذیر، مانند کودکان و سالمندان، نیز در صورت عدم استفاده از کلاه ایمنی، احتمال فوت بالایی داشته‌اند. همچنین، عابران پیاده با لباس‌های تیره، به ویژه افراد بالای 60 سال، به دلیل کاهش دید و واکنش دیرهنگام رانندگان، احتمال بیشتری برای تجربه مصدومیت‌های شدید یا فوت داشته‌اند. یافته‌های این پژوهش استراتژی‌های هدفمند برای کاهش آسیب‌ها و تلفات ناشی از تصادفات درون‌شهری را ارائه کرده است.
کلیدواژه‌ها

-Abay, K. A., Paleti, R., & Bhat, C. R. (2013). The joint analysis of injury severity of drivers in two-vehicle crashes accommodating seat belt use endogeneity. Transportation Research Part B: Methodological, 50, 74-89.
-Alkheder, S., AlRukaibi, F., & Aiash, A. (2020). Risk analysis of traffic accidents’ severities: An application of three data mining models. ISA Transactions, 106, 213-220.
-Araujo, M., Illanes, E., Chapman, E., & Rodrigues, E. (2017). Effectiveness of interventions to prevent motorcycle injuries: systematic review of the literature. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 24(3), 406-422.
-Arefkhani, H., Besharati, M. M., Azizi Bondarabadi, M., & Tavakoli Kashani, A. (2021). How does the incompatibility of different vehicle types affect the odds of driver injury? Journal of Transportation Safety & Security, 13(8), 860-876.
-Bank, W. (2020). Guide for Road Safety Opportunities and Challenges: Low and Middle Income Country Profiles.
-Beanland, V., Fitzharris, M., Young, K. L., & Lenné, M. G. (2013). Driver inattention and driver distraction in serious casualty crashes: Data from the Australian National Crash In-depth Study. Accident Analysis & Prevention, 54, 99-107.
-Borg, A., Bjelland, H., & Njå, O. (2014). Reflections on Bayesian Network models for road tunnel safety design: A case study from Norway. Tunnelling and Underground Space Technology, 43, 300-314.
-Breen, J. M., Næss, P. A., Hansen, T. B., Gaarder, C., & Stray-Pedersen, A. (2020). Serious motor vehicle collisions involving young drivers on Norwegian roads 2013–2016: Speeding and driver-related errors are the main challenge. Traffic Injury Prevention, 21(6), 382-388.
-Breiman, L. (2017). Classification and regression trees. Routledge.
-Cabrera-Arnau, C., Prieto Curiel, R., & Bishop, S. R. (2020). Uncovering the behaviour of road accidents in urban areas. Royal Society Open Science, 7(4), 191739.
-Celik, A. K., & Oktay, E. (2014). A multinomial logit analysis of risk factors influencing road traffic injury severities in the Erzurum and Kars Provinces of Turkey. Accident Analysis & Prevention, 72, 66-77.
-Chang, L.-Y., & Wang, H.-W. (2006). Analysis of traffic injury severity: An application of non-parametric classification tree techniques. Accident Analysis & Prevention, 38(5), 1019-1027.
-Chen, C., Zhang, G., Tarefder, R., Ma, J., Wei, H., & Guan, H. (2015). A multinomial logit model-Bayesian network hybrid approach for driver injury severity analyses in rear-end crashes. Accident Analysis & Prevention, 80, 76-88.
-Chu, H.-C. (2014). Assessing factors causing severe injuries in crashes of high-deck buses in long-distance driving on freeways. Accident Analysis & Prevention, 62, 130-136.
-Connor, J., Norton, R., Ameratunga, S., Robinson, E., Civil, I., Dunn, R., Bailey, J., & Jackson, R. (2002). Driver sleepiness and risk of serious injury to car occupants: population based case control study. Bmj, 324(7346), 1125.
-Copsey, N., Drupsteen, L., van Kampen, J., Kuijt-Evers, L., Schmitz-Felten, E., & Verjans, M. (2010) .A review of accidents and injuries to road transport drivers.
-Faso, B. (2019). Institute for Health Metrics and Evaluation. Institute for Health Metrics and Evaluation.
-Gregoriades, A., & Mouskos, K. C. (2013). Black spots identification through a Bayesian Networks quantification of accident risk index. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 28, 28-43.
-Hagel, B. E., Ruest, N., Morgunov, N., Embree, T., Couperthwaite, A. B., Voaklander, D., & Rowe, B. H. (2012). Do visibility aids reduce the risk of motor-vehicle injury in bicyclists? Injury Prevention, 18(Suppl 1), A36-A37.
-Haleem, K., & Gan, A. (2013). Effect of driver’s age and side of impact on crash severity along urban freeways: A mixed logit approach. Journal of Safety Research, 46, 67-76.
-Hänninen, M. (2014). Bayesian networks for maritime traffic accident prevention: Benefits and challenges. Accident Analysis & Prevention, 73, 305-312.
-Hossain, M., & Muromachi, Y. (2012). A Bayesian network based framework for real-time crash prediction on the basic freeway segments of urban expressways. Accident Analysis & Prevention, 45, 373-381.
-Høye, A. (2020). Speeding and impaired driving in fatal crashes—Results from in-depth investigations. Traffic Injury Prevention, 21(7),425-430.
-Kashani, A. T., & Mohaymany, A. S. (2011). Analysis of the traffic injury severity on two-lane, two-way rural roads based on classification tree models. Safety Science, 49(10), 1314-1320.
-Khattak, A. J., Ahmad, N., Wali, B., & Dumbaugh, E. (2021). A taxonomy of driving errors and violations: Evidence from the naturalistic driving study. Accident Analysis & Prevention, 151, 105873.
-Khosbayar, A., Valluru, J., & Huang, B. (2021). Multi-rate Gaussian Bayesian network soft sensor development with noisy input and missing data. Journal of Process Control, 105, 48-61.
-Kurgan, R. W. S. L. A., Cios, K. J., & Pedrycz, W. (2007). Data Mining: A Knowledge Discovery Approach. Springer.
-Lee, C., & Abdel-Aty, M. (2008). Presence of passengers: does it increase or reduce driver's crash potential? Accident Analysis & Prevention, 40(5), 1703-1712.
-Mbakwe, A. C., Saka, A. A., Choi, K., & Lee, Y. J. (2016). Alternative method of highway traffic safety analysis for developing countries using delphi technique and Bayesian network. Accident Analysis & Prevention, 93, 135-146.
-Mujalli, R. O., & De Oña, J. (2011). A method for simplifying the analysis of traffic accidents injury severity on two-lane highways using Bayesian networks. Journal of Safety Research, 42(5), 317-326.
-Olowosegun, A., Babajide, N., Akintola, A., Fountas, G., & Fonzone, A. (2022). Analysis of pedestrian accident injury-severities at road junctions and crossings using an advanced random parameter modelling framework: The case of Scotland. Accident Analysis & Prevention, 169, 106610.
-Pande, A., & Abdel-Aty, M. (2006). Assessment of freeway traffic parameters leading to lane-change related collisions. Accident Analysis & Prevention, 38(5), 936-948.
-Patil, S., Geedipally, S. R., & Lord, D. (2012). Analysis of crash severities using nested logit model—accounting for the underreporting of crashes. Accident Analysis & Prevention, 45, 646-653.
-Razzaghi, A., Soori, H., Kavousi, A., Abadi, A., & Khosravi, A. (2019). Factors with the highest impact on road traffic deaths in Iran; an ecological study. Archives of Academic Emergency Medicine, 7(1).
-Savolainen, P., & Mannering, F. (2007). Probabilistic models of motorcyclists’ injury severities in single-and multi-vehicle crashes. Accident Analysis &  Prevention, 39(5),955-963.
-Shaon, M. R. R., Qin, X., Chen, Z., & Zhang, J. (2018). Exploration of contributing factors related to driver errors on highway segments. Transportation Research Record, 2672(38), 22-34.
-Su, J., & Zhang, H. (2006). Full Bayesian network classifiers. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning,
-Ulak, M. B., Ozguven, E. E., Vanli, O. A., Dulebenets, M. A., & Spainhour, L. (2018). Multivariate random parameter Tobit modeling of crashes involving aging drivers, passengers, bicyclists, and pedestrians: Spatiotemporal variations. Accident Analysis & Prevention, 121, 1-13.
-Vollrath, M., Meilinger, T., & Krüger, H.-P. (2002). How the presence of passengers influences the risk of a collision with another vehicle. Accident Analysis & Prevention, 34(5), 649-654.
-Wang, K., & Qin, X. (2015). Exploring driver error at intersections: key contributors and solutions. Transportation Research Record, 2514(1), 1-9.
-Williamson, A., Friswell, R., Olivier, J., & Grzebieta, R. (2014). Are drivers aware of sleepiness and increasing crash risk while driving? Accident Analysis & Prevention, 70, 225-234.
-Wood, J. M., Tyrrell, R. A., & Carberry, T. P. (2003). Pedestrian visibility at night: Effects of pedestrian clothing, driver age, and headlamp beam setting. TRB 2003 Annual Meeting.
-Wu, Q., Chen, F., Zhang, G., Liu, X. C., Wang, H., & Bogus, S. M. (2014). Mixed logit model-based driver injury severity investigations in single-and multi-vehicle crashes on rural two-lane highways. Accident Analysis & Prevention, 72, 105-115.
-Wu, Q., Zhang, G., Ci, Y., Wu, L., Tarefder, R. A., & Alcántara, A. D. (2016). Exploratory multinomial logit model–based driver injury severity analyses for teenage and adult drivers in intersection-related crashes. Traffic Injury Prevention, 17(4), 413-422.
-Yadav, A. K., & Velaga, N. R. (2020). An investigation on the risk factors associated with driving errors under the influence of alcohol using structural equation modeling. Traffic Injury Prevention, 21(4), 288-294.
-Zajac, S. S., & Ivan, J. N. (2003). Factors influencing injury severity of motor vehicle–crossing pedestrian crashes in rural Connecticut. Accident Analysis & Prevention, 35(3), 369-379.