Record Details

ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF FACTORS ON DAMAGE CAUSED BY TRANSPORT ACCIDENTS USING REGRESSION MODELS

Dependability

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF FACTORS ON DAMAGE CAUSED BY TRANSPORT ACCIDENTS USING REGRESSION MODELS
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА УЩЕРБ ОТ ПРОИСШЕСТВИЙ НА ТРАНСПОРТЕ С ПОМОЩЬЮ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
 
Creator A. Goryainov V.; Moscow Aviation Institute
A. Zamyshlyaev M.; JSC NIIAS
E. Platonov N.; Moscow Aviation Institute
А. Горяинов В.; Московский авиационный институт
А. Замышляев М.; ОАО "НИИАС"
Е. Платонов Н.; Московский авиационный институт
 
Subject railway transport; traffic safety; regression analysis
железнодорожный транспорт; безопасность движения; регрессионный анализ
 
Description The paper analyzes accidents on transport. It offers to use regression analysis methods to analyze the impact of various factors on traffic safety. The authors propose to apply a model of the dependence of damages caused by transport accidents on a set of negative factors that influence its occurrence. A nonlinear regression model with discontinuity is applied for construction of the model. The model is constructed to obtain data on actual or predictable levels of train traffic safety. These data are necessary to assess the adequacy of measures aimed at ensuring the standard safety level to minimize the resources allocated to the tasks of safe train operations, including justification of priorities in the allocation of resources. In the paper, we consider two examples. The first example shows the results of calculations based on real data about accidents on the USA railways. The second example is constructed using the results of computational simulation of the degree of damage and factors.
Статья посвящена анализу происшествий на транспорте. Для анализа влияния различных факторов на безопасность движения предлагается использовать методы регрессионного анализа. Предлагается использовать модель зависимости ущерба, нанесённого транспортным происшествием, от набора факторов, влияющих на его возникновение. Для построения модели используется нелинейная регрессионная модель с точкой разрыва. Модель строится с целью получения данных о фактическом или прогнозируемом уровне безопасности движения поездов. Эти данные необходимы для оценки достаточности мероприятий, направленных на обеспечение нормативного уровня безопасности, для минимизации ресурсов, выделяемых на решение задач безопасного движения поездов, в том числе для обоснования приоритетов при распределении ресурсов. В работе рассмотрено два примера. В первом примере приведены результаты расчетов по реальным данным о происшествиях на железнодорожном транспорте США. Второй пример построен на основе результатов численного моделировании величины ущерба и факторов.
 
Publisher LLC Journal Dependability
 
Contributor —
РФФИ
 
Date 2016-07-06
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://www.dependability.ru/jour/article/view/20
 
Source Dependability; № 2 (2013); 126-144
Надежность; № 2 (2013); 126-144
1729-2646
 
Language rus
eng
 
Relation http://www.dependability.ru/jour/article/view/20/55
http://www.dependability.ru/jour/article/view/20/56
Розенберг Е.Н., Замышляев А.М., Прошин Г.Б. Определение опасности возникновения транспортных происшествий и событий на основе контроля состояния факторов, влияющих на их возникновение // Надежность, 2009, № 3 (31). С. 37–50.
Замышляев А.М., Кан Ю.С., Кибзун А.И., Шубинский И.Б. Статистическая оценка опасности возникновения происшествий на железнодорожном транспорте // Надежность, 2012, №(41). С. 104-117.
Горяинов А.В., Кан Ю.С., Платонов Е.Н. Регрессионные факторные модели для оценки рисков на железнодорожном транспорте. Труды и пленарные доклады участников конференции УКИ'12 / Научное издание. Электрон. текстовые дан. - М.:ИПУ РАН, 2012 - ISBN 978-5-91450-100-3 - С. 314-320.
Xuedong Y.E., Radwan, M. Abdel-Aty. Characteristics of rear-end accidents at signalized intersections using multiple logistic regression model // Accident Analysis and Prevention. Vol. 37. 2005, P. 983–995.
Joshua S., Garber N. Estimating truck accident rate and involvement using linear and Poisson regression models // Transportation Planning and Technology. Vol. 15, 1990, P. 41–58.
Jutaek O., Washington S.P., Doohee N. Accident prediction model for railway-highway interfaces // Accident Analysis and Prevention. Vol. 38(2), 2006. P. 346–356.
Loeb P.D., Clarke W.A. The determinants of truck accidents // Transportation Research Part E. Vol. 43 (4), 2007. P. 442-452.
Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. - М.: Финансы и статистика, 1981 г.
Netter J., Wasserman W., Kutner M.H. Applied linear statistical model: Regression, analysis of variance, and experimental designs. Homewood, IL: Irwin. 1985.
Railroad Safety Statistics 2010, Rail Eqipment Acident Report 6180.54. U.S. Department of Transportation (http://safetydata.fra.dot.gov).
Victor E. McGee, Willard T.C. Piecewise Regression // Journal of the American Statistical Association. Vol. 65. 1970, № 331. P. 1109–1124.
Martinez-Beneito M.A., García-Donato G., Salmerón D. A Bayesian Joinpoint regression model with an unknown number of break-points // The Annals of Applied Statistics. Vol. 5, 2011, № 3. P. 2150–2168.
Rosenblatt M. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 27, № 3 (1956). P. 832-837.
Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 33, № 3 (1962). P. 1065-1076.
Расин Дж. Непараметрическая эконометрика: вводный курс, Квантиль, № 4. С. 7–56.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).