Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Traffic safety analysis by surrogate measures:an extreme value approach

Mach, Heidi LU (2022) In Master's Theses in Mathematical Sciences MASM02 20212
Mathematical Statistics
Abstract
Road safety analyses are required for the prevention of road accident fatalities. In Europe, the ambition is "Vision Zero". Data that was used is collected by the research group Transport and Roads which is part of Department of Technology and Society at LTH, Lund University. The dataset of video-recorded traffic situations used in the study was limited to encounters in which one motor vehicle turns left at an intersection and a straight-passing vehicle approaches. Distance between the cars were registered and used as surrogate measure for the risk of collision, specifically, the Minimum Distance (MD) between the involved motor vehicles during an interaction and Post Encroachment Distance (PED). The PED is the distance computed at the... (More)
Road safety analyses are required for the prevention of road accident fatalities. In Europe, the ambition is "Vision Zero". Data that was used is collected by the research group Transport and Roads which is part of Department of Technology and Society at LTH, Lund University. The dataset of video-recorded traffic situations used in the study was limited to encounters in which one motor vehicle turns left at an intersection and a straight-passing vehicle approaches. Distance between the cars were registered and used as surrogate measure for the risk of collision, specifically, the Minimum Distance (MD) between the involved motor vehicles during an interaction and Post Encroachment Distance (PED). The PED is the distance computed at the moment when the first road-user leaves the lane of the second road-user. The nearness to collision is of interest, thus, the probability that distances are less than 0 need to be computed.

Modelling was done with Generalized Extreme Value Distribution (GEV) and Generalized Pareto Distribution (GPD) together with block maxima and Peak Over Threshold (POT), respectively. The model GPD yielded the best results with probability of collision being $.0173%. (Less)
Popular Abstract (Swedish)
Trafiksäkerhetsanalys är nödvändigt för förebyggandet av dödsolyckor i trafiken. I Europa, är ambitionen "Nollvisionen", det vill säga, ingen ska skadas eller dö i en trafikolycka. I rapporten används olika distans mellan två fordon i en interaktion för att uppskatta risken för krock eller nära till att krockas. Däremot, är distansen ett mått på hur nära bilarna är varandra, därför går det inte att avgöra om situationen är allvarlig eller inte.

Data som användes är samlat av en forskningsgrupp hos avdelningen Trafik och väg på Institutionen för Teknik och samhälle vid Lunds tekniska högskola, Lunds universitet. Sammanlagt innehåller datan 1512 observationer av en fyrvägskorsning. De situationer som analyserades var de med två bilar... (More)
Trafiksäkerhetsanalys är nödvändigt för förebyggandet av dödsolyckor i trafiken. I Europa, är ambitionen "Nollvisionen", det vill säga, ingen ska skadas eller dö i en trafikolycka. I rapporten används olika distans mellan två fordon i en interaktion för att uppskatta risken för krock eller nära till att krockas. Däremot, är distansen ett mått på hur nära bilarna är varandra, därför går det inte att avgöra om situationen är allvarlig eller inte.

Data som användes är samlat av en forskningsgrupp hos avdelningen Trafik och väg på Institutionen för Teknik och samhälle vid Lunds tekniska högskola, Lunds universitet. Sammanlagt innehåller datan 1512 observationer av en fyrvägskorsning. De situationer som analyserades var de med två bilar involverade på en vägbana; en bil som kör rakt och den andra svänger vänster. Två olika distanser registrerades vid olika moment. Den ena momentet är den minsta distansen mellan bilarna i korsningen. Den andra är första momentet då Post Enchroachment Time beräknas (PET), det vill säga, momentet då första bilen lämnar den andra bilens bana.

Syftet med rapporten är att uppskatta risken att krockas med hjälp av Extreme Värdes Teori (EVT) applicerad på trafikdata. De modeller som används för att modellera data är Generalized Extreme Value (GEV) och Generlized Pareto Distribution (GPD). Metoderna de användes tillsammans med är blockmaxima och Peak Over Threshold (POT), respektive. Det bästa resultatet gavs av GPD tillsammans med POT där sannolikheten för att det blir en krock är 0.0173%. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Mach, Heidi LU
supervisor
organization
course
MASM02 20212
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
publication/series
Master's Theses in Mathematical Sciences
report number
LUNFMS-3107-2022
ISSN
1404-6342
other publication id
2022:E12
language
English
id
9076348
date added to LUP
2022-03-04 14:39:21
date last changed
2022-08-23 14:37:31
@misc{9076348,
  abstract     = {{Road safety analyses are required for the prevention of road accident fatalities. In Europe, the ambition is "Vision Zero". Data that was used is collected by the research group Transport and Roads which is part of Department of Technology and Society at LTH, Lund University. The dataset of video-recorded traffic situations used in the study was limited to encounters in which one motor vehicle turns left at an intersection and a straight-passing vehicle approaches. Distance between the cars were registered and used as surrogate measure for the risk of collision, specifically, the Minimum Distance (MD) between the involved motor vehicles during an interaction and Post Encroachment Distance (PED). The PED is the distance computed at the moment when the first road-user leaves the lane of the second road-user. The nearness to collision is of interest, thus, the probability that distances are less than 0 need to be computed.

Modelling was done with Generalized Extreme Value Distribution (GEV) and Generalized Pareto Distribution (GPD) together with block maxima and Peak Over Threshold (POT), respectively. The model GPD yielded the best results with probability of collision being $.0173%.}},
  author       = {{Mach, Heidi}},
  issn         = {{1404-6342}},
  language     = {{eng}},
  note         = {{Student Paper}},
  series       = {{Master's Theses in Mathematical Sciences}},
  title        = {{Traffic safety analysis by surrogate measures:an extreme value approach}},
  year         = {{2022}},
}