تخمین پارامترهای موثر بر تصادفات رانندگی با استفاده از مدل های فضای حالت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد- دانشکده مهندسی عمران-دانشگاه علم و صنعت ایران

2 دانشکده عمران-دانشگاه علم و صنعت ایران

10.22034/tri.2023.415139.3186

چکیده

در این پژوهش از روش فضای حالت به منظور مدلسازی تصادفات رانندگی استفاده شده است. این مدل که هم دارای بخش جعبه سیاه بوده و هم از طریق کسب دانش اولیه، به تخمین پارامترها پرداخته شده است. این مطالعه به شناسایی یک سیستم فضای حالت تک ورودی تک خروجی می پردازد. فضای حالت سیستم تعریف شده و الگوریتم تخمین پارامترها نوشته شده و سپس همگرایی آن و همچنین تخمین بردار حالت بررسی می شود. مدلسازی در فضای حالت به منظور برآوردن قیدهای سخت تر بر عملکرد سیستم های کنترل، افزایش پیچیدگی و سهولت دسترسی به کامپیوترها بکار گرفته شد. مدلسازی ساده سیستم پیچیده غیرخطی تصادفات رانندگی از دستاوردهای این روش و این مطالعه بود. از جمله مزایای این روش آن است که می توان یک دانش اولیه از سیستم را به مدل معرفی نمود تا سرعت همگرایی و دسترسی به نتایج مطلوب را افزایش داد. خروجی میزان خطا نشان می دهد که در ابتدا کمی خطا افزایش یافت اما با افزایش داده ها خطا روند کاهشی گرفته و به سمت صفر میل می کند. مدل های پیشین توسط محقیقن مختلف عموما به روش های شناسایی جعبه سیاه پرداخته اند که به علت نداشتن دانش اولیه در این موارد، هم زمان پردازش داده ها طولانی شود و هم اینکه دقت مناسب حاصل نشود. روش ارائه شده می تواند در مدت زمان کمتر، با دقت بالاتری احتمال تصادفات رانندگی را پیش بینی نماید تا کاربرد مدل برای تصمیم‌گیران حوزه ایمنی رانندگی، جذاب‌تر باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Estimation of parameters affecting traffic accidents using state space models

نویسندگان [English]

  • Shahriar Afandizadeh 1
  • Hamid Bigdeli Rad 2
1 Professor-School of Civil Engineering-Iran University of Science and Technology
2 School of Civil Engineering-Iran University of Science and Technology
چکیده [English]

In this research, the state space method has been used to model traffic accidents. This model, which has both a black box section and through the acquisition of basic knowledge, parameters have been estimated. This study deals with the identification of a single input single output state space system. Modeling in state space was used in order to meet stricter restrictions on the performance of control systems, increasing complexity and ease of access to computers. The simple modeling of the complex nonlinear system of traffic accidents was one of the achievements of this method and this study. One of the advantages of this method is that it is possible to introduce a basic knowledge of the system to the model in order to increase the speed of convergence and access to the desired results. The output of the error rate shows that the error increased a little at first, but with the increase of the data, the error starts to decrease and tends to zero. Previous models by various researchers have generally dealt with black box identification methods, which, due to the lack of basic knowledge in these cases, will prolong the data processing time and not achieve proper accuracy. The presented method can predict the probability of traffic accidents with higher accuracy in a shorter period of time, so that the application of the model is more attractive for decision makers in the field of driving safety.

کلیدواژه‌ها [English]

  • "
  • Black Box Model"
  • State Space Model"
  • , "
  • Human Error Parameters"
  • ,"
  • Traffic Accident Reduction"