为安全筛选数据的要求

为安全筛选数据的要求


研究小组:

博士。阿迪亚medury
教授。 Venky桑卡
博士。 grembek报价
博士。博尔文仔


资助单位:

加利福尼亚州运输部(交通局)


出版物和资源:

  • 确定安全筛选浓度确定高碰撞位置,技术报告,ca17-2017数据要求


结果说明

加利福尼亚州运输部(交通局)有意实施以下的公路安全手动描述识别沿州际高速公路系统,身份高浓度的碰撞位置(hccls)的方法统计方法。这样的成功实施HCCLmetodologías鉴定,这是被称为网络筛选技术,必要的安全性能功能(SPPS)的开发。 SPPS是数学公式,涉及到碰撞频率交通流量在给定的位置,并可能包括其他网站如道路几何形状和特征交叉点的设计。的SPF的结果是每年碰撞对于给定位置的预期(即,平均)数,并且它作为一个基线以检测是否一个网站有碰撞的“比预期更高的”号码。

Figure 1 illustration of different API-based speed limit evaluations

图1举例说明不同基于API的速度限制评价办法的

研究工作在交通局必须制定具体的平行加州SPPS从交通事故监视和分析系统(费率),其中患有一些限制使用的数据。第一个是不存在的数据的与问候到某些属性(例如,水平和垂直取向,限速);第二个是可用的数据的质量不一致。的知识间隙的程度ESTAtambiénESTA跨越公路系统的不同部件的非均匀。因此,ESTA项目的主要目的是评估这些用于开发和补充ESTA SPF与其他数据源进行彻底的审查和双方在加州交通局外界信息的知识差距。其目标是开发一个数据收集计划,以促进更好的SPF模型估计,这反过来又有利于更好地筛选网络的路线图。路线图制定ESTA,埃斯特informe描述,以查明数据需求的步骤,评估不同的数据源,有可能满足那些数据的需求,并评估其是否适合造型SPF。


Figure 2 of a visual comparison of curves

图2曲线的视觉对比

这个项目的成果是数据源的识别和外面都交通局内,可用于收集新的变量,除了在价格可用的数据SPF发展。还适宜性分析框架是通过评估板完整性,更新和空间变化的频率的度量提出了数据的质量。最后,用于填充适合SPF造型,或新既可以通过现有标识的来源所有变量的路线图,提出了。建议包括关键绩效措施来评估未来数据收集工作的质量,以及政策方面的考虑,以确保数据持续更新的整个状态高速公路系统。