نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

کارشناس مهندسی حمل و نقل شهرداری گرمه؛ گرمه؛ ایران.

10.22034/el.2022.362200.1003

چکیده

در این پژوهش کارایی مدل های فازی در مدل سازی تصادفات بزرگراه های درون شهری مورد ارزیابی قرار می گیرد و به عنوان مطالعه موردی از داده های تصادفات بزرگراههای شهری مشهد استفاده می شود. برای مدل سازی بر پایه منطق فازی، متغیرهای مربوط به جریان ترافیک و طرح هندسی راه به عنوان متغیرهای ورودی بکار می رود. مدل سازی فازی شامل چهار مرحله فازی سازی متغیرهای ورودی و خروجی، تولید قوانین، ترکیب و جمع کردن نمودارها و فازی زدایی می باشد. برای فازی سازی متغیرها در نمودار پراکندگی از مفهوم چندک های آماری، برای اختصاص واژه های زبانی مانند کم، متوسط یا زیاد بهره گرفته می شود.

بر پایه منطق فازی در این مقاله دو مدل برای پیش بینی شمار تصادفات مالی و جانی در بزرگراه های درون شهری ارائه شده است. با مقایسه شمار برآورد شده تصادفات توسط مدل ها با شمار مشاهده شده، از روی مقدار ضریب همبستگیR^2 می توان کارایی و دقت مدل ها را ارزیابی نمود. برای تولید قوانین در مدل سازی فازی، از نتایج پژوهش های گذشته برای شناسایی عوامل مؤثر بر رخداد تصادفات مالی و جانی در بزرگراه های درون شهری استفاده شده است. با ثابت شدن کارایی مدل های منطق فازی ساخته شده در پیش بینی شمار تصادفات می توان نتایج آن پژوهش ها را باز تأیید نمود.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Evaluating The Effectiveness Of Fuzzy Logic In Modeling Inner-City Highway Accidents

نویسنده [English]

  • Ebrahim moorvari

Transportation engineering expert of Garme Municipality; Garme ; Iran

چکیده [English]

In this study, the effectiveness of fuzzy models in modelling inner-city highway accidents is evaluated using the Mashhad highway accident data as a case study. For modelling based on fuzzy logic, the variables related to traffic flow and road geometry are used as input variables. Fuzzy modelling involves four stages: Fuzzification of input and output variables, generation of rules, combination and collection of diagrams and de-fuzzification. To fuzzify the variables in the scatter plot, the concept of statistical quantiles is used to assign linguistic terms such as low, medium or high.

Based on fuzzy logic, this paper presents two models for predicting the number of financial and fatal accidents on inner-city highways. By comparing the accident numbers estimated by the models with the observed numbers, the efficiency and accuracy of the models can be evaluated by the correlation coefficient R^2. In order to create rules for fuzzy modelling, the results of previous studies were used to identify the factors that influence the occurrence of financial and fatal accidents on inner-city motorways. By demonstrating the effectiveness of the fuzzy logic models created in predicting the number of accidents, the results of these studies can be confirmed.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Accidents
  • Modelling
  • Traffic Flow
  • Road Geometry Design
  • FuzzyLogic Models
[1] Ayati, E., Abbasi, E. (2011) "Investigation on the role of traffic volume in accidents on urban highways", Safety research 42, 209-214.
[2] Lord, D., Guikema, S.D., Geedipally, S.R. (2008) "Application of the Conway-Maxwell-Poisson generalized linear model for analyzing motor vehicle crashes", Accident Analysis and Prevention 40(3), 1123-1134.
[3] Lord, D., Park, Y.-J. (2008) "Investigating the effects of the fixed and varying dispersion parameters of Poisson-gamma models on empirical Bayes estimates", Accident Analysis and Prevention 40(4), 1441-1457.
[4] Cafiso, S., Graziano, A.D., Silvestro, G.D., Cava, G.L., and Persaud, B. (2010) "Development of comprehensive accident models for two-lane rural highways using exposure, geometry, consistency and context variables", Accident Analysis and Prevention 42, 1072-1079.
[5] EI-Basyouny, K., and Sayed, T. (2009) "Accident prediction models with random corridor Parameters", Accident Analysis and Prevention 41, 1118-1123.
[6] Ozbay, K., and Noyan, N. (2006) "Estimation of incident clearance times using Bayes Network Approach", Accident Analysis and Prevention 38, 542-555.
[7] Chang, L.-Y. (2005) "Analysis of freeway accident frequencies: Negative binomial regression versus artificial neural network", Safety Science 43, 541–557.
[8] Delen, D., Sharada, R., and Bessonov, M. (2006) "Identifying significant predictors of injury severity in traffic accidents using a series of artificial neural networks", Accident Analysis and Prevention 38, 434-444.
[9] Meng, X.H., Zheng, L., and Qing, G.M. (2009) "Traffic accidents prediction and prominent influencing factors analysis based on fuzzy logic", Journal of Transportation Systems and Information Technology 9(2), 87-92.
[10] De Brabander, B., E. Nuyts and L. Vereeck. 2005. Road safety effects of roundabouts in Flanders. Journal of Safety Research 36(3): 289-296.
[11] Quek, C., M.Pasquier, and B.Lim. 2009. A novel self-organizing fuzzy rule-based system for modelling traffic flow behaviour. Expert Systems with Applications.
[12] Zheng, L., and Meng, X. (2011) "An approach to predict road accident frequencies: Application of Fuzzy Neural Network", 3rd International Conference on Road Safety and Simulation, September 14-16, 2011, Indianapolis, USA.
[13] خانزادی، مصطفی؛ افندی زاده، شهریار و ابریشم چی، ایمان (1390) "برآورد تأخیر در ساخت پروژه های راهسازی بر اثر شرایط آب و هوایی با تحلیل فازی- احتمالاتی"، پژوهشنامه حمل و نقل، سال هشتم، شماره 3، ص. 224-211.
[14] Konstandinidoua, M., Nivolianitoub, Z., Kiranoudisa, C., and Markatosa, N. (2006) "A fuzzy modeling application of CREAM methodology for human reliability analysis", Reliability Engineering and System Safety 91, 706–716.
[15] Zadeh, L.A. (1989) "Knowledge representation in fuzzy logic", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering 1, 89-100.
[16] دفتر مطالعات جامع حمل و نقل؛ هفتمین آمارنامه حمل و نقل شهر مشهد؛ سازمان حمل و نقل و ترافیک مشهد، 1390.