شناسایی مقاطع پرتصادف با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی(GIS)، دانشگاه خوارزمی، تهران
2 استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، دانشگاه خوارزمی، تهران
3 دانشیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، دانشگاه خوارزمی، تهران
4 دکتری مهندسی عمران، گرایش راه و ترابری، تهران
چکیده
شناسایی مقاطع پرتصادف جاده‌ای، امکان درک بهتر الگوهای تصادف برای کارشناسان ایمنی راه فراهم می‌آورد تا ایمنی راه‌ها را بهبود دهند، این پژوهش کاربردی، با هدف بررسی امکان شناسایی مقاطع پرتصادف با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مکانی شامل تخمین تراکم هسته (KDE)، خودهمبستگی موران محلی (Moran-I) و K-Means انجام شده است. در این راستا، دستورالعمل تجربی ارائه شده برای مقاطع پرتصادف از سوی وزارت راه و شهرسازی، بعنوان مرجع مقایسه الگوریتم‌ها و صحت‌سنجی نتایج درنظرگرفته شده است. نمونه مطالعاتی تحقیق، داده‌های تصادفات جاده‌ای محور مشهد-بجنورد در بازه زمانی 1401-1398 است. آماده‌سازی داده‌های با یکپارچه‌سازی محور و استخراج کیلومتراژبرای تصادفات انجام می‌شود. پس از استخراج مقاطع با استفاده از الگوریتم‌های عنوان شده در فرمت رستری، میزان همپوشانی آن‌ها با مقاطع پرتصادف مرجع محاسبه شده است. بدین ترتیب الگوریتم KDE با 55/82% و 96/70% انطباق در مسیر رفت و برگشت بیشترین انطباق را با مقاطع پرتصادف مرجع دارد. ضمنا در بررسی نحوه توزیع تراکم مقاطع پرتصادف با مناطق سکونتگاه‌هایی مشخص شد که در مسیر رفت و برگشت در 30 کیلومتر ابتدایی شهر مشهد و در حدفاصل دو شهر فاروج و شیروان، 14 کیلومتر بعد از خروجی شهر شیروان در مسیر رفت و 8 کیلومتر ابتدایی شهر بجنورد بیشترین تراکم تصادفات را دارند،

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Identifying Blackspot Sections of Accident Using Clustering Algorithms

نویسندگان English

Mona Delshad 1
Hani Rezayan 2
Javad Sadidi 3
Akbar Danesh 4
1 M. Sc of Remote Sensing and Geographical Information System, Kharazmi University, Tehran
2 Assistant Professor, Department of Remote Sensing and Geographical Information System, Kharazmi University, Tehran
3 Associate Professor, Department of Remote Sensing and Geographical Information System, Kharazmi University, Tehran
4 PhD in Civil Engineering, Road and Transportation, Tehran
چکیده English

Identifying road accident hotspots enables better understanding of accident patterns for road safety experts to improve roads safety. This study as an applied research, analyzes road accidents to identify blackspots using clustering algorithms: Kernel Density Estimation (KDE), Local Moran's I, and K-Means. The Iranian Ministry of Roads and Urban Development's definition of blackspots was used as the reference for algorithms comparison and results validation. The study examined road accident data on the Mashhad-Bojnord road from 2019-2022. After extracting blackspots using the mentioned algorithms in raster format, their overlap with the reference blackspots was calculated. The KDE algorithm showed the highest match with the blackspots, with 82.55% and 70.96% overlap in forward and return directions, respectively. Analysis of blackspots and accidents distributions near settlements revealed that the highest accident density occurs in the first 30 kilometers of Mashhad city, between Farooj and Shirvan cities, 14 kilometers after Shirvan city exit in the forward direction, and the first 8 kilometers of Bojnord city.

کلیدواژه‌ها English

K-Means Algorithm
Kernel Density Estimation (KDE) Algorithm
Local Moran Autocorrelation (Moran-I) Algorithm
Road Accident
Clustering

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 05 مرداد 1404

  • تاریخ دریافت 02 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 18 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 22 تیر 1404