Publication

Random Forest Models for Identifying Motorway Rear-End Crash Risks Using Disaggregate Traffic Data and Meteorological Information

Résumé

This paper presents an approach to develop motorway Rear-End Crash Risk Identification Models (RECRIM) using disaggregate traffic data, meteorological data and crash database for a study site at a two-lane-per-direction section on Swiss right-hand driving motorway A1. Traffic data collected from inductive double loop detectors provide instant vehicle information such as speed, time headway, etc. We define traffic situations (TSs) characterized by 22 variables representing traffic status for 5-minute intervals. Our goal is to develop models that can separate TSs under normal conditions and TSs under traffic conditions preceding rear-end crashes using Random Forest encapsulated in TreeBagger class developed in MatLab by The MathWorks ([1]). Normal TSs for the whole year of 2005 were clustered to form groups of similar normal TSs that we call traffic regimes (TRs). Pre-crash TSs are classified into TRs so that a RECRIM for each TR is developed. Interpreting results of high performance models suggests that speed variance on the right lane and speed difference between two lanes are the two main causes of the rear-end crashes. In this paper, we also discuss about the applicability of RECRIM in a real-time framework. [1] Mathworks, T. Regression and Classification by Bagging Decision Trees. Volume, http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/stats /br0gosr-1.html, Jan 22, 2010

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.