مدل‌سازی پیش‌بینی تصادفات محور اسفراین-بجنورد با استفاده از رگرسیون لجستیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 سیستم اطلاعات مکانی، دانشکده ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

2 سیستم اطلاعات مکانی، دانشکده ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نضیرالدین طوسی

3 جامعه شناسی پیام نور

4 کارشناس ارشد روانشناسی، دانشگاه آزاد شیروان

5 سیستم‌های اطلاعات مکانی، دانشکده مهندسی نقشه‌برداری، دانشگاه صنعتی خواجه‌نصیرالدین طوسی

10.22034/tri.2021.229092.2758

چکیده

امروزه تصادفات جاده‌ای یکی از معضلات سیستم‌های حمل‌ونقل و یکی از ناگوارترین حوادث به‌شمار می‌رود. این موضوع اهمیت برنامه‌ریزی در جهت پیشگیری از آن را روشن می‌سازد. در همین راستا در تحقیق حاضر به تدوین مدل و برنامه‌ریزی جهت پیش‌بینی تصادفات جاده‌ای با استفاده از رگرسیون لجستیک پرداخته شده است. در این تحقیق پس از شناسایی عوامل تأثیرگذار در تصادفات به پیش‌بینی تصادفات با استفاده از رگرسیون لجستیک برای عوامل اقلیمی_جاده‌ای و عوامل زمانی و سپس تست برازش مدل رگرسیون پرداخته شده است. یافته‌ها حاکی از آن بود که نقش عامل‌های مؤثر بر وقوع تصادف بسیار وابسته به حضور عوامل دیگر در مدل‌سازی تصادف است و نقش هر عامل بر وقوع تصادف در شرایط مختلف متفاوت است. بنابراین باید در تفسیر تأثیر پارامترهای مختلف بر وقوع تصادف از نقش وابستگی پارامترها آگاه بود. صحت کلی مدل برای پارامترهای اقلیمی_جاده‌ای 984/0 و برای پارامترهای زمانی 97/0 به‌دست آمد که هر دو نتیجه نشان‌دهنده برازش عالی مدل است. همچنین عامل زمان به صورت غیر مستقیم با تغییر عوامل مؤثر بر تصادفات در بازه‌های مختلف بر وقوع تصادفات جاده‌ای تأثیرگذار است. از دیگر یافته‌های این تحقیق می‌توان به تأثیر عوامل مختلف بر تصادفات در مسیرهای مختلف بنا بر ماهیت متفاوت آن‌ها اشاره کرد. در پایان می‌توان اینطور استنباط کرد که پیش‌بینی تصادفات جاده‌ای براساس عوامل مختلف می‌تواند جهت اقدامات اصلاحی ایمنی راه‌ها موثر باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Predictive modeling of esfarayen - bojnourd axis Accident using logistic regression

نویسندگان [English]

  • Mostafa Ghodousi 1
  • Reza Mohammadi 2
  • Sajad Namvar 3
  • Mohammad khojasteh 4
  • Fatema Rahimi 5
  • hoshmand maradoisi 1
1 Spatial Information System , K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
2 spatial information system, K.N. toosi University of Technology, tehran, iran
3 Sociology of Payam Noor
4 Science in Psychology, Shirvan Azad University
5 Department of Geospatial Information Systems, Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology
چکیده [English]

Today, road accidents are one of the problems of transportation systems and are the most unfortunate one. This highlights the importance of planning to prevent it. In this regard, the present study investigates modeling and planning to predict road traffic accidents using logistic regression. In this research, after identifying the factors affecting accidents, we predict the accidents using logistic regression for road-climate and temporal factors and then we test the fitting of the regression model. The findings indicated that the role of the factors affecting on the accident is highly dependent on the presence of other factors in the accident modeling and the role of each factor on the occurrence of the accident varies. therefore, in interpreting the effect of different parameters on accident occurrence , we should be aware of the role of parameters dependence. therefore, in interpreting the effect of different parameters on accident occurrence , we should be aware of the role of parameters dependence. The overall accuracy of the model was 0.984 for road-climate parameters and 0.97 for time parameters, both of which showed excellent fit. Also The time factor also indirectly affects the occurrence of road accidents by changing the factors affecting the accidents at different intervals. As another results of this study, we can refer to the effect of different factors on accidents in different directions due to their different nature. Finally, it can be deduced that predicting road accidents based on different factors can be effective to take road safety corrective measures.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Road accidents
  • logistic regression
  • Road-climate factors
  • Time factors
  • Fit test of regression model