Ứng dụng mô hình poisson và mô hình nhị thức âm trong dự báo tai nạn giao thông trên đường cao tốc

Chỉ số đề mục

73

Lĩnh vực nghiên cứu

Quy hoạch giao thông và các khía cạnh xã hội của giao thông vận tải

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Chu Tiến Dũng, Lê Xuân Quý

Nhan đề

Ứng dụng mô hình poisson và mô hình nhị thức âm trong dự báo tai nạn giao thông trên đường cao tốc

Nhan đề tiếng anh

Application of poisson and negative binomial models in expressway traffic accident prediction

Nguồn trích

Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải

Năm xuất bản

2025

Số

06

Trang

821-835

ISSN

1859-2724

Từ khóa

Dự báo tai nạn giao thông, Mô hình Poission, Mô hình nhị thức âm, Tử vong, Chấn thương, Đường cao tốc

Từ khóa tiếng anh

Traffic accidentprediction, Poisson model, Negative Binomial model, Fatalities, Injuries, Expressway

Tóm tắt

Tai nạn giao thông trên hệthống đường cao tốc tiếp tục là một thách thức lớn đối với an toàn giao thông tại Việt Nam, đòi hỏi các giải pháp hiệu quảnhằm giảm thiểu rủi ro. Nghiên cứu này sửdụng dữliệu từ108 vụtai nạn xảy ra trên các tuyến cao tốc đểphân tích tác động của các yếu tốkết cấu hạtầngđường cao tốcvà đặc điểm giao thông đến mức độnghiêm trọng của tai nạn. Kết quảcho thấy loại phương tiện, dạng tai nạn và điều kiện kết cấu hạtầng là những yếu tốcó ảnh hưởng đáng kể: tai nạn liên quan đến xe khách, va chạm đối đầu, lật xe và sốlàn xe lớn có xu hướng làm tăng mức độthương vong; trong khi sựhiện diện của dải phân cách và làn dừng khẩn cấp giúp giảm đáng kểnguy cơ tửvong vàchấn thương. Qua phân tích so sánh ba mô hình hồi quy gồm: hồi quy tuyến tính(HQTT), hồi quy Poisson và hồi quy nhịthức âm (NTÂ), mô hình nhịthức âm được xác định là phù hợp nhất trong việc dựbáo mức độnghiêm trọng của tai nạn giao thông trên đường cao tốc

Tóm tắt tiếng anh

Traffic accidents on the expressway network remain a major challenge to road safety in Vietnam, requiring effective solutions to mitigate risks. This study uses data f-rom 108 traffic accidents that occurred on expressways between January 2023 and February 2025 to analyze the impact of highway infrastructure and traffic c-haracteristics on accident severity. The results show that vehicle type, accident type, and infrastructure conditions are significant factors: accidents involving coaches, head-on collisions, rollovers, and roads with a higher number of lanes tend to increase injury severity; whe-reas the presence of median barriers and emergency lanes significantly reduces the risk of fatalities and injuries. The study also highlights the importance of considering road design elements when developing safety policies for expressways. Through a comparative analysis of three regression models—Ordinary Least Squares (OLS), Poisson regression, and Negative Binomial (NB) regression—the NB model is identified as the most appropriate for predicting the severity of traffic accidents on expressways due toits ability to handle over-dispersed count data effectively.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 287

File toàn văn

Xem toàn văn