| ماهنامه| ISC | فنی،مدیریتی،حقوقی| اعتبار،چابکی،پاسخگویی|

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، مهندسی عمران گرایش حمل‌ و نقل، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

2 کارشناسی ارشد، مهندسی عمران گرایش حمل ‌و نقل، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

3 استاد، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

چکیده

تصادفات همواره یکی از چالش‌های حمل‌ونقل می‌باشد که سالانه به اندازه 3 درصد از تولید ناخالص ملی کشورها هزینه دارد. در این پژوهش، از یک مدل لوجیت چند جمله‌ای برای ارزیابی متغیرهای مرتبط با تصادفات خودروهای شخصی، تاکسی، اتوبوس، موتور و دوچرخه استفاده شده‌است. در این مدل، تصادفات خودروی شخصی به عنوان مرجع در نظر گرفته شده و با استفاده از مدل لوجیت چند جمله‌ای، مدلی بهتر و متناسب با داده‌ها ایجاد شده‌است. نتایج نشان می‌دهد که استفاده از دوچرخه و موتور نسبت به خودروی شخصی با احتمال بیشتری منجر به تصادف می‌شود، در حالی که استفاده از اتوبوس و تاکسی با احتمال کمتری همراه است. داده‌های استفاده شده در این تحقیق مربوط به سازمان حمل‌ونقل ترافیک شهر منچستر انگلستان می‌باشد که توسط پلیس‌راه در بازه زمانی سال‌های2010 تا 2021 جمع‌آوری شده‌است. نرم افزار آماری SPSS برای انجام مراحل ساخت مدل استفاده شده است و در هر یک از مدل‌های ساخته شده، تصادفات با توجه به نوع وسیله نقلیه مورد ارزیابی قرار گرفته‌اند. از مجموع 21 متغیر مورد استفاده، 13 متغیر در مدل به شکل معناداری تأثیرگذار می‌باشد. برای ارزیابی مدل‌ها، از شاخص Log likelihood استفاده شده که در مدل اول، این شاخص برابر با 662/58998 و در مدل دوم برابر با 09/80427 است. با توجه به این نکته که شاخص در مدل دوم بالاتر است، مدل دوم به عنوان مدل بهتر در این پژوهش انتخاب می‌شود. از نتایج بر می‌آید که متغیرهای انحراف از مسیر، سفرهای شخصی و جنسیت راننده بیشترین سهم را در تصادفات دارند.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Assessment of The Impact of Vehicle Type on the Probability of Accidents in Road Transportation Using the Multinomial Logit Model

نویسندگان [English]

  • Ahmad Fariullah Omid 1
  • Reza Amin 2
  • Ali Khodaii 3

1 M.Sc. Student, Department of Civil & Environment, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

2 M.Sc. Graduate, Department of Civil & Environment, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

3 Professor, Department of Civil & Environment, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

چکیده [English]

Road accidents pose a persistent challenge to transportation systems, costing approximately 3% of the gross national product of countries annually. In this research, a multinomial logit model (MNL) was employed to assess variables associated with accidents involving private cars, taxis, buses, motorcycles, and bicycles. Private car accidents were considered as the reference category, and the multinomial logit model was used to create a more accurate and data-driven model. The results indicated that the use of bicycles and motorcycles had a higher likelihood of accidents compared to private cars, while buses and taxis had a lower likelihood. The data used in this study were collected by the Traffic Transport Organization of Manchester, England, from the years 2010 to 2021. The statistical software SPSS was utilized for model construction, and accidents were evaluated based on the type of vehicle. Out of the total of 21 variables used, 13 variables were found to have a significant impact in the model. The Log likelihood (LL) was employed to evaluate the models, resulting in a value of 58998.662 for the first model and 80427.09 for the second model. Considering the higher Log likelihood value in the second model, it was selected as the superior model in this research. The findings revealed that variables such as deviation from the route, personal trips, and driver gender contributed the most to accidents.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Multinomial logit model (MNL)
  • Accident probability
  • Bycicle accidents
  • Road accidents
  • Type of vehicle
  1. (WHO), W. H. (2022, june 20). Road traffic injuries. Retrieved from World Health Organization (WHO): https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries

    Accident Information . (2023). Retrieved from Transport of Greater Manchester : https://tfgm.com/commercial/transport-surveys-research/accident-information

    Esmaeel Ayati, E. A. (2011). Investigation on the role of traffic volume in accidents on urban highways. Journal of safety research, 42(3), 209-214.

    1. Crocco, S. De Marco & D. W. E. Mongelli. (2010). An Integrated Approach For Studying The Safety Of Road Networks: Logistic Regression Models Between Traffic Accident Occurrence And Behavioural, Environmental And Infrastructure Parameters. WIT Transactions on Ecology and the Environment, 142, 526-536.

    Hanif Ullah, Asim Farooq, Akhtar Ali Shah. (2021). An empirical assessment of factors influencing injury severities of motor vehicle crashes on national highways of Pakistan. Journal of advanced transportation, 1-11.

    Jiawei Wei, Lan Zhou. (2010). Model selection using modified AIC and BIC in joint modeling of paired functional data. Statistics & probability letters, 80(23-24), 1918-1924.

    K Lui, D McGee, P Rhodes, D Pollock. (1988). An Application of Conditional Logistic Regression to Study the Effects of Safety Belts, the Principal Impact Points, and Car Weights on Drivers' Fatalities. J Safety Research, 19, 197-203.

    Konkor, I. (2021). Examining the relationship between transportation mode and the experience of road traffic accident in the upper west region of Ghana. Case studies on transport policy, 9(2), 715-722.

    Milhan Moomen, Mahdi Rezapour, Khaled Ksaibati. (2019). An Investigation of Influential Factors of Downgrade Truck Crashes: A Logistic Regression Approach. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), 6(2), 185-195.

    Mohadeseh Khalili, Alireza Pakgohar. (2013). Logistic Regression Approach in Road Defects. Journal of emerging technologies in web intelligence, 5(2), 132-135.

    Nikola Krstanoski, Ile Gjorgievski. (2016). Analysis of traffic accident caused by public transport drivers in Skopje. researchgate.

    Ömür Kaygisiz, Metin Senbil, Ahmet Yildiz. (2017). Influence of urban built environment on traffic accidents: The case of Eskisehir (Turkey). Case Studies on Transport Policy.

    Petra M Kuhnert, Kim-Anh Do, Rod McClure. (2000). Combining non-parametric models with logistic regression: an application to motor vehicle injury data. Computational Statistics & Data Analysis, 34(3), 371-386.

    Shakil Ahmed, Md Akbar Hossain, Sayan Kumar Ray, Md Mafijul Islam Bhuiyan, Saifur Rahman Sabuj. (2023). A study on road accident prediction and contributing factors using explainable machine learning models: analysis and performance. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 19, 100814.

    Simon Washington, Matthew Karlaftis. Fred Mannering, Panagiotis Anastaspoulos. (n.d.). Multinomial Logit Model. In S. Washington, Statistical and Econometrics Methods for Transportation Data Analysis. CHAPMAN & HALL/CRC.

    Tahera Anjuman, S. H.-E.-R. (2020). Road traffic accident: A leading cause of the global burden of public health injuries and fatalities. InProc. Int. Conf. Mech. Eng. Dhaka Bangladesh, (pp. 29-31).

    Transport. (2021). Retrieved from find open data: https://www.data.gov.uk/dataset/25170a92-0736-4090-baea-bf6add82d118/gm-road-casualty-accidents-full-stats19-data

    William H. Greene, David A. Hensher. (2009). In W. H. Greene, Modeling Ordered Choices (pp. 1-278).