نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
1
دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علموصنعت ایران، تهران، ایران مرکز تحقیقات ایمنی کاربردی حملونقل جادهای، دانشگاه
2
رئیس اداره ایمنی و ترافیک، اداره کل راهداری و حملونقل جادهای استان اصفهان، اصفهان، ایران
3
داﻧﺸﺠﻮی دکتری، داﻧﺸﻜﺪه ﻣﻬﻨﺪﺳﻲ ﻋﻤﺮان، داﻧﺸﻜﺪه فنی دانشگاه ﺗﻬﺮان، تهران، اﻳﺮان معاون حملونقل اداره کل راهداری و
4
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علموصنعت ایران، تهران، ایران مرکز تحقیقات ایمنی کاربردی حملونقل جادهای،
چکیده
یافتن الگوهایی میان تصادفات همواره موردتوجه پژوهشگران مختلف بوده تا با یافتن ارتباط میان آنها، به طریقی بتوانند راهکاری برای جلوگیری از وقوع تصادفات ارائه کنند. حال با افزایش تصادفات و به طبع آن تعداد مجروحین و فوتیها در طی سالیان اخیر، تحلیل تصادفات و یافتن روابط میان آنها ضروری به نظر میرسد؛ بنابراین در پژوهش حاضر، با استفاده از تحلیل تناظر و تحلیل تناظر چندگانه به تحلیل تصادفات برونشهری استان اصفهان پرداخته و الگوهای پنهان میان تصادفات شناسایی شدند. بدین منظور ابتدا با استفاده از تحلیل تناظر به تحلیل عامل انسانی در تصادفات که در بیش از 90 درصد رخداد تصادفات نقش دارند، پرداخته و سه دسته با بیشترین معناداری شناسیی شدند؛ که خود یکی از نوآوریهای پژوهش حاضر است. سپس با استفاده از تحلیل تناظر چندگانه به تحلیل تصادفات پرداخته شد. نتایج این تحلیل نشان میدهند تصادفات استان اصفهان عموماً به 4 دسته تقسیم شدهاند؛ از دیگر نتایج این تحلیل میتوان به دقت بالای مدل ساخته شده پرداخت که در مقایسه با دقت مدلهای ساخته شده در مطالعات پیشین، به مراتب بالاتر است. نوآوری این مطالعه، استفاده از مدلهای تحلیل تناظر و تحلیل تناظر چندگانه برای نخستین بار در دادههای تصادفات کشور بوده که ابزار جدیدی را به تحلیل کنندگان و پژوهشگران در رابطه با تحلیل تصادفات معرفی میکند.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله English
Analysis of Rural Traffic Crashes in Isfahan Province Using Correspondence Analysis and Multiple Correspondence Analysis
نویسندگان English
Ali Tavakoli Kashani
1
Moeid Zahabiun
2
Mohammad Ali Salavati
3
Mahdi Hadinia
4
Matin Changiz
4
1
Associate Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Road Safety Research Center, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
2
Head of Safety and Traffic, Department of Road Maintenance and Road Transportation Department of Isfahan Province, Isfahan, Iran
3
Ph.D. Candidate, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Deputy of Transportation, Road Maintenance and Transportation Organization, Isfahan, Iran
4
M.Sc. Student, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Road Safety Research Center, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English
Discovering patterns among traffic crashes has always been a focus for various researchers. By identifying correlations between these incidents, they aim to propose strategies to prevent crashes. With the increase in crashes and, consequently, the number of injuries and fatalities in recent years, analyzing crashes and uncovering their relationships has become essential. Therefore, in the present study, we delve into the analysis of rural traffic crashes in Isfahan province using correspondence analysis and multiple correspondence analysis, through which hidden patterns among these crashes are identified. Initially, we employ correspondence analysis to explore the human factor in crashes, which plays a role in over 90 percent of crash occurrences. Three meaningful categories are identified, representing a novel aspect of this research. Subsequently, we apply multiple correspondence analysis to analyze the crashes. The results reveal that the crashes in Isfahan province can be broadly categorized into four groups. Notably, the model developed in this study exhibits significantly higher accuracy compared to models used in previous studies. This research introduces the use of correspondence analysis and multiple correspondence analysis models for the first time in crash data analysis, providing a new tool for analysts and researchers.
کلیدواژهها English
Rural crashes
Correspondence analysis
Multiple Correspondence analysis
Crash Patterns