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#1886
Estimación de un modelo de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito en intersecciones urbanas
Tesis

573
384

  • Profesor Guía
    Lizana Maldonado, Maximiliano Exequiel
    Carrera
    Ingeniería Civil
    Autor
    Martínez Muñoz, Hugo Ignacio
    Año
    2020
    Resumen
    Los accidentes de tránsito son un problema que crece en gran parte del mundo. Estos son la principal causa de muerte de niños y jóvenes entre 5 y 29 años y genera en la mayoría de los países un costo económico cercano al 3% del PIB. A su vez, en Chile los siniestros de tránsito han ido en aumento cada año con alrededor de 1600 fallecidos al año. Debido a estos antecedentes es que los accidentes de tránsito se califican como un problema prioritario de salud pública en todo el mundo y requieren ser disminuidos y ser la preocupación de usuarios y autoridades. De aquí surgió la motivación del presente estudio, con el objetivo de estimar modelos de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito en intersecciones urbanas con el fin de predecir la accidentabilidad en una intersección e identificar los factores de riesgo que generan siniestros de tránsito. Los accidentes de tránsito se definen como eventos estocásticos, es decir, tienen una parte aleatoria y una parte determinística, por lo tanto, es posible prevenir su ocurrencia mediante modelos predictivos basados en técnicas econométricas. La metodología incorporo un proceso que comenzó con el estudio del estado del arte hasta la realización de la modelación de la cantidad de accidentes en las entidades consideradas. Dichos modelos se generaron a partir de la base de datos del “Gran Concepción”, la cual contempló un total de 253 intersecciones semaforizadas de las comunas de Chiguayante, Concepción, Hualqui, San Pedro de la Paz, Talcahuano y Tomé. Las variables dependientes fueron estimadas separadamente considerando accidentes totales, severos y leves de las entidades durante 5 años. Las variables independientes explicativas utilizadas fueron variables de tipo infraestructura, operación y entorno que se seleccionaron de la base de datos. La estimación de accidentes se realizó para la base completa de intersecciones y para la subdivisión de la base de datos en dos clusters de intersecciones obtenidos de un proceso de agrupación con K-medios. Los modelos se desarrollaron a partir de una regresión Binomial Negativa (NB) en complemento con el método Empírico Bayesiano (EB). En este trabajo se observó que el método Empírico Bayesiano utilizado generó un aumento significativo en los ajustes de todos los modelos de predicción de accidentes elaborados, siendo eficaz en mejorar la precisión de los modelos. Por otro lado, la agrupación de las intersecciones en dos grupos generó aumento en los ajustes solo para el cluster con mayor cantidad de datos, mientras que el otro cluster, que consideró menor cantidad de intersecciones, no obtuvo buenos ajustes. En este sentido, el número de grupos a utilizar es recomendable que sea bajo para evitar obtener clusters con poca cantidad de entidades y posteriormente deriven en bajos ajustes de los modelos. En cuanto al modelo Binomial Negativo utilizado, se confirma su efectividad frente a datos con sobredispersión como es el caso de los accidentes totales y leves, mientras que, en los accidentes severos, cuyo set de datos no presenta sobredispersión, los ajustes fueron bajos. Las variables explicativas de infraestructura que resultaron más significativas en los modelos fueron el número de pistas de la rama secundaria, la presencia de mediana en la rama principal y la presencia de mediana en la rama secundaria. El número de pistas de la rama secundaria resultó en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, a mayor cantidad de pistas existe menor seguridad en la intersección. Por otro lado, la presencia de mediana en la rama principal y en la rama secundaria resultaron en una correlación negativa en la generación de accidentes de tránsito, es decir, la presencia de mediana es una variable que aumenta la seguridad en la intersección. Las variables explicativas de operación que resultaron más significativas en los modelos fueron el flujo total de la rama principal, flujo total de la rama secundaria y flujo total de giro derecha. Todas ellas resultaron en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, a mayor TMD existe menor seguridad en la intersección. La variable explicativa de entorno que resulto más significativa en los modelos fue la presencia de tipo de zona (uso de suelo) comercial o mixta en los alrededores de la intersección. Esta resulto principalmente en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, las zonas comerciales son intersecciones menos seguras y más vulnerables a la ocurrencia de siniestros de tránsito. En definitiva, el estudio sugiere que es recomendable la presencia de infraestructura como medianas y pistas de viraje exclusivo que aumentan la seguridad de la intersección y disminuyen el riesgo de siniestros. Las intersecciones con flujos altos tienen mayor riesgo de accidentes, por lo tanto, es recomendable la implementación de elementos de seguridad, que protejan a los usuarios más vulnerables de la vía. El flujo de giro derecha resultó principalmente generador de accidentes severos, por lo tanto, es recomendable la instalación de señaléticas que adviertan al usuario conductor de la presencia de ciclistas y/o peatones.
    Grado Académico
    Ingeniero civil
    Idioma
    Español
    Descripción
    82 hojas ; gráficos, imágenes, tablas
    Editorial
    Universidad de La Frontera, Temuco, Chile
    Derechos de Autor
    Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.
    Titular derechos de autor
    Universidad de La Frontera, Dirección de Bibliotecas y Recursos de Información
    Creative Commons
    https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
    Materia
    Accidentes de tránsito
    Materia
    Accidentes automovilísticos
    Materia
    Salud pública
    Materia
    Modelos de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito
    Materia
    Factores de riesgo
    Materia
    Eventos estocásticos
    Materia
    Técnicas econométricas
    Materia
    Concepción (Chile)
    Materia
    Chiguayante (Concepción, Chile)
    Materia
    Hualqui (Concepción, Chile)
    Materia
    San Pedro de la Paz (Concepción, Chile)
    Materia
    Talcahuano (Concepción, Chile)
    Materia
    Tomé (Concepción, Chile)
    Materia
    Modelo de regresión binominal negativa (NB)
    Materia
    Método Empírico Bayesiano (EB)
    Materia
    Ingeniería civil
    Título
    Estimación de un modelo de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito en intersecciones urbanas
    Tipo de Documento
    Tesis
    Catalogador
    MAM
  • dc.contributor.advisor
    Lizana Maldonado, Maximiliano Exequiel
    dc.contributor.carrera
    Ingeniería Civil
    dc.creator
    Martínez Muñoz, Hugo Ignacio
    dc.date
    2020
    dc.description.abstract
    Los accidentes de tránsito son un problema que crece en gran parte del mundo. Estos son la principal causa de muerte de niños y jóvenes entre 5 y 29 años y genera en la mayoría de los países un costo económico cercano al 3% del PIB. A su vez, en Chile los siniestros de tránsito han ido en aumento cada año con alrededor de 1600 fallecidos al año. Debido a estos antecedentes es que los accidentes de tránsito se califican como un problema prioritario de salud pública en todo el mundo y requieren ser disminuidos y ser la preocupación de usuarios y autoridades. De aquí surgió la motivación del presente estudio, con el objetivo de estimar modelos de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito en intersecciones urbanas con el fin de predecir la accidentabilidad en una intersección e identificar los factores de riesgo que generan siniestros de tránsito. Los accidentes de tránsito se definen como eventos estocásticos, es decir, tienen una parte aleatoria y una parte determinística, por lo tanto, es posible prevenir su ocurrencia mediante modelos predictivos basados en técnicas econométricas. La metodología incorporo un proceso que comenzó con el estudio del estado del arte hasta la realización de la modelación de la cantidad de accidentes en las entidades consideradas. Dichos modelos se generaron a partir de la base de datos del “Gran Concepción”, la cual contempló un total de 253 intersecciones semaforizadas de las comunas de Chiguayante, Concepción, Hualqui, San Pedro de la Paz, Talcahuano y Tomé. Las variables dependientes fueron estimadas separadamente considerando accidentes totales, severos y leves de las entidades durante 5 años. Las variables independientes explicativas utilizadas fueron variables de tipo infraestructura, operación y entorno que se seleccionaron de la base de datos. La estimación de accidentes se realizó para la base completa de intersecciones y para la subdivisión de la base de datos en dos clusters de intersecciones obtenidos de un proceso de agrupación con K-medios. Los modelos se desarrollaron a partir de una regresión Binomial Negativa (NB) en complemento con el método Empírico Bayesiano (EB). En este trabajo se observó que el método Empírico Bayesiano utilizado generó un aumento significativo en los ajustes de todos los modelos de predicción de accidentes elaborados, siendo eficaz en mejorar la precisión de los modelos. Por otro lado, la agrupación de las intersecciones en dos grupos generó aumento en los ajustes solo para el cluster con mayor cantidad de datos, mientras que el otro cluster, que consideró menor cantidad de intersecciones, no obtuvo buenos ajustes. En este sentido, el número de grupos a utilizar es recomendable que sea bajo para evitar obtener clusters con poca cantidad de entidades y posteriormente deriven en bajos ajustes de los modelos. En cuanto al modelo Binomial Negativo utilizado, se confirma su efectividad frente a datos con sobredispersión como es el caso de los accidentes totales y leves, mientras que, en los accidentes severos, cuyo set de datos no presenta sobredispersión, los ajustes fueron bajos. Las variables explicativas de infraestructura que resultaron más significativas en los modelos fueron el número de pistas de la rama secundaria, la presencia de mediana en la rama principal y la presencia de mediana en la rama secundaria. El número de pistas de la rama secundaria resultó en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, a mayor cantidad de pistas existe menor seguridad en la intersección. Por otro lado, la presencia de mediana en la rama principal y en la rama secundaria resultaron en una correlación negativa en la generación de accidentes de tránsito, es decir, la presencia de mediana es una variable que aumenta la seguridad en la intersección. Las variables explicativas de operación que resultaron más significativas en los modelos fueron el flujo total de la rama principal, flujo total de la rama secundaria y flujo total de giro derecha. Todas ellas resultaron en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, a mayor TMD existe menor seguridad en la intersección. La variable explicativa de entorno que resulto más significativa en los modelos fue la presencia de tipo de zona (uso de suelo) comercial o mixta en los alrededores de la intersección. Esta resulto principalmente en una correlación positiva en la generación de accidentes de tránsito, por lo tanto, las zonas comerciales son intersecciones menos seguras y más vulnerables a la ocurrencia de siniestros de tránsito. En definitiva, el estudio sugiere que es recomendable la presencia de infraestructura como medianas y pistas de viraje exclusivo que aumentan la seguridad de la intersección y disminuyen el riesgo de siniestros. Las intersecciones con flujos altos tienen mayor riesgo de accidentes, por lo tanto, es recomendable la implementación de elementos de seguridad, que protejan a los usuarios más vulnerables de la vía. El flujo de giro derecha resultó principalmente generador de accidentes severos, por lo tanto, es recomendable la instalación de señaléticas que adviertan al usuario conductor de la presencia de ciclistas y/o peatones.
    dc.description.grado
    Ingeniero civil
    dc.language
    Español
    dc.physicaldescription
    82 hojas ; gráficos, imágenes, tablas
    dc.publisher
    Universidad de La Frontera, Temuco, Chile
    dc.rights
    Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.
    dc.rights.holder
    Universidad de La Frontera, Dirección de Bibliotecas y Recursos de Información
    dc.rights.uri
    https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
    dc.subject
    Accidentes de tránsito
    dc.subject
    Accidentes automovilísticos
    dc.subject
    Salud pública
    dc.subject
    Modelos de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito
    dc.subject
    Factores de riesgo
    dc.subject
    Eventos estocásticos
    dc.subject
    Técnicas econométricas
    dc.subject
    Concepción (Chile)
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    dc.subject
    Talcahuano (Concepción, Chile)
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    Tomé (Concepción, Chile)
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    Modelo de regresión binominal negativa (NB)
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    Método Empírico Bayesiano (EB)
    dc.subject
    Ingeniería civil
    dc.title
    Estimación de un modelo de predicción de frecuencia de accidentes de tránsito en intersecciones urbanas
    dc.type
    Tesis
    dc.ufro.catalogador
    MAM

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