Citation

Gong L, Fan W, Washing EM. Can. J. Civil Eng. 2016; 43(6): 493-503.

Copyright

(Copyright © 2016, National Research Council of Canada)

DOI

10.1139/cjce-2015-0449

PMID

unavailable

Abstract

Run-off-road (ROR) crashes account for a large proportion of fatalities and serious injuries to vehicle occupants, especially in rural areas. While performing crash severity analysis using discrete choice models (DCMs), researchers may be confused by the following questions: first, should an ordered or unordered model structure be used and secondly, which modeling level is more appropriate, basic or advanced? A model selection framework is developed considering the following factors: (1) model structure -- ordered or unordered; (2) intrinsic deficiency of each model; (3) computational burdens; (4) complexity of parameter interpretation; and (5) model fitness. Historical ROR crash data were utilized to illustrate how to choose an appropriate DCM based on the proposed framework. Using statistical tests and comparison of evaluation and validation measurements, both the mixed logit model and the partial proportional odds model yield a reasonable performance. All factors that significantly affect the severity...

Language: en

Vernacular Abstract

Les accidents causés par une sortie de route (SR) représentent une grande proportion des décès et des blessures graves aux occupants de véhicule, particulièrement dans les zones rurales. En faisant l'analyse de la gravité d'accident à l'aide des modèles des choix discrets (MCD), les chercheurs peuvent être déroutés par les questions suivantes: premièrement, devrait-on avoir recours à une structure de modèle ordonnée ou non ordonnée et deuxièmement quel niveau de modélisation est plus approprié, niveau élémentaire ou avancé? On développe un cadre de sélection du modèle considérant les facteurs suivants: (1) la structure du modèle - ordonnée ou non ordonnée; (2) la lacune intrinsèque de chaque modèle; (3) les fardeaux computationnels; (4) la complexité d'interprétation des paramètres; et (5) la justesse du modèle. On a utilisé les données historiques des accidents causés par une SR pour illustrer comment choisir un MCD à l'aide du cadre proposé. En utilisant des tests statistiques et la comparaison des mesu...