Dos modelos jerárquicos bayesianos de dos componentes para el análisis de costos y beneficios de la cantidad de choques en barreras de tráfico
Autores: Rezapour, Mahdi; Ksaibati, Khaled
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Dos modelos jerárquicos bayesianos de dos componentes para el análisis de costos y beneficios de la cantidad de choques en barreras de tráfico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Accidentes por salida de carretera
Barreras de tráfico
Características geométricas
Departamento de transporte de Wyoming
Daños materiales equivalentes únicamente
Técnicas bayesianas de aprendizaje automático jerárquico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Los choques por salida de la carretera tienden a ser peligrosos, especialmente en áreas rurales como Wyoming. Las barreras de tráfico podrían instalarse para mitigar la gravedad de esos choques. Sin embargo, la gravedad de los choques con barreras de tráfico aún persiste. Además de varios conductores y características ambientales, las características geométricas de las carreteras y las barreras juegan un papel crítico en la gravedad de los choques con barreras. El departamento de transporte de Wyoming (WYDOT) ha iniciado un proyecto para identificar y optimizar las alturas de esas barreras que están por debajo del estándar de diseño, priorizándolas en función del beneficio monetario. Esto es para optimizar primero las barreras que necesitan atención inmediata, considerando el presupuesto limitado, y luego todas las demás barreras que están en diseño. Para tener en cuenta tanto la frecuencia como la gravedad de los choques, se consideró solo el daño equivalente a la propiedad (EPDO). Los datos de este tipo, además de tener una sobredispersión, muestran cantidades excesivas de ceros. Por lo tanto, se empleó un modelo de dos componentes para proporcionar una forma flexible de abordar este problema. Además de esta técnica, se consideró un enfoque de modelado jerárquico de una componente para fines de comparación. Este documento presenta un análisis empírico de costos y beneficios basado en técnicas de aprendizaje automático jerárquico bayesiano. Después de identificar el mejor modelo en términos de rendimiento, criterio de información de desviación (DIC), los resultados se convirtieron en una ecuación, y la ecuación se utilizó con fines de técnica de aprendizaje automático. Un método automatizado generó costos basados en las condiciones actuales de las barreras, y luego en las alturas optimizadas de las barreras. El análisis empírico mostró que el modelado sensible al costo y la implementación de técnicas de aprendizaje automático podrían utilizarse como una forma efectiva para el análisis de costos y beneficios. Esto se podría lograr midiendo los costos asociados de las mejoras en las barreras, los beneficios añadidos con el tiempo y, en consecuencia, la priorización de las barreras debido a la falta de presupuesto disponible. Se incluye una discusión exhaustiva sobre los modelos de dos componentes, inflados de ceros y de obstáculos, en el manuscrito.
Descripción
Los choques por salida de la carretera tienden a ser peligrosos, especialmente en áreas rurales como Wyoming. Las barreras de tráfico podrían instalarse para mitigar la gravedad de esos choques. Sin embargo, la gravedad de los choques con barreras de tráfico aún persiste. Además de varios conductores y características ambientales, las características geométricas de las carreteras y las barreras juegan un papel crítico en la gravedad de los choques con barreras. El departamento de transporte de Wyoming (WYDOT) ha iniciado un proyecto para identificar y optimizar las alturas de esas barreras que están por debajo del estándar de diseño, priorizándolas en función del beneficio monetario. Esto es para optimizar primero las barreras que necesitan atención inmediata, considerando el presupuesto limitado, y luego todas las demás barreras que están en diseño. Para tener en cuenta tanto la frecuencia como la gravedad de los choques, se consideró solo el daño equivalente a la propiedad (EPDO). Los datos de este tipo, además de tener una sobredispersión, muestran cantidades excesivas de ceros. Por lo tanto, se empleó un modelo de dos componentes para proporcionar una forma flexible de abordar este problema. Además de esta técnica, se consideró un enfoque de modelado jerárquico de una componente para fines de comparación. Este documento presenta un análisis empírico de costos y beneficios basado en técnicas de aprendizaje automático jerárquico bayesiano. Después de identificar el mejor modelo en términos de rendimiento, criterio de información de desviación (DIC), los resultados se convirtieron en una ecuación, y la ecuación se utilizó con fines de técnica de aprendizaje automático. Un método automatizado generó costos basados en las condiciones actuales de las barreras, y luego en las alturas optimizadas de las barreras. El análisis empírico mostró que el modelado sensible al costo y la implementación de técnicas de aprendizaje automático podrían utilizarse como una forma efectiva para el análisis de costos y beneficios. Esto se podría lograr midiendo los costos asociados de las mejoras en las barreras, los beneficios añadidos con el tiempo y, en consecuencia, la priorización de las barreras debido a la falta de presupuesto disponible. Se incluye una discusión exhaustiva sobre los modelos de dos componentes, inflados de ceros y de obstáculos, en el manuscrito.