US 158における交通事故分析：機械学習とHSMの比較

本論文は、特定の高速道路区間における交通事故を分析するために、高度な統計手法と機械学習技術を適用し、安全性の向上を目指しています。カーネル密度推定、負の二項回帰、ランダムフォレスト分類などの手法を組み込み、Highway Safety Manualの予測と比較することで、先行研究を拡張しています。この研究の価値は、基本的な統計手法を超えた方法論の進歩と、ターゲットを絞った介入のための実用的な洞察を提供する可能性にあります。

• •高度な統計手法と機械学習手法を交通事故分析に適用。
• •US 158における空間的および時間的な事故パターンを特定。
• •ランダムフォレスト分類器は、67％の精度で負傷の重症度を予測。
• •以前のホットスポット特定方法を検証し、拡張。
• •交通安全を改善するための実用的な洞察を提供。