Estudio de factores que contribuyen en la frecuencia de accidentes en zonas urbanas. caso de estudio barranquilla

A nivel mundial, los accidentes de tránsito son considerados como la primera causa de muerte por violencia. En el 2015 según el Instituto Nacional de Medicina Legal, en Barranquilla se dio 104 decesos y 1330 heridos, es decir más del 50% de los casos presentados en el departamento del Atlántico. Una...

Full description

Autores:
Franco Iriarte, Carolina
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/221
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/221
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Accidentes de tránsito
Modelación estadística
Poisson
Binomial Negativo
Frecuencia de accidentes
Traffic accidents
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Negative Binomial
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openAccess
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Atribución – No comercial – Compartir igual
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description A nivel mundial, los accidentes de tránsito son considerados como la primera causa de muerte por violencia. En el 2015 según el Instituto Nacional de Medicina Legal, en Barranquilla se dio 104 decesos y 1330 heridos, es decir más del 50% de los casos presentados en el departamento del Atlántico. Una de las maneras de contrarrestar esta situación es identificar los diferentes factores que contribuyen a la frecuencia de accidentes, siendo este el objeto de estudio del presente proyecto. Para esto se procede a la modelación estadística de los accidentes usando las distribuciones de Poisson y Binomial Negativo, teniendo como fin determinar los factores que influye en la ocurrencia de estos. De acuerdo al modelo utilizado, se obtienen como resultados distintas variables que intervienen, ya sea que estas incrementen la posibilidad de ocurrencia accidentes, tales como longitud de la vía, número de intersecciones, Transmetro, motos, entre otros, o bien sea contribuyendo a disminuirlos, como pasos peatonales, semáforo y demás. Todo esto para proceder a formular algunas recomendaciones que pueden ser tomadas en cuenta por las autoridades para poder contribuir a la disminución de siniestros en la ciudad.
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Plataforma academica para pregrado y postgrado. s.f. http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/mod/page/view.php?id=35730 (último acceso: 30 de Enero de 2017). WASHINGTON, Simon, MATTHEW, Karlaftis, y MANNERING, Fred. Statistical and economettric methods for transportation data analysis. Cahpman & Hall, 2003. XIi, Jianfeng, ZHAO, Zhonghao, Wei L, y Wang QUAN. A traffic accident causation analysis method based on AHP-Apriori. Procedia Engineering Vol 137 (2016): 680-687. ZENG, Qiang; HUANG, Helai, PEI, Xin, y S.C WONG. Modeling nonlinear relationship between crash frequency by severity and contibuiting factors by neural networks. Analytic Methods in Accident Research Vol.10 (2016): 12-25. ZENG, Quiang; HUANG, Helai; PEI, Xin; GAO, Mingyun. Rule extraction from a optimized neural network for traffic crash frequency modeling. Accident analysis and prevention. Vol. 97 (2016): 8-95.
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De acuerdo al modelo utilizado, se obtienen como resultados distintas variables que intervienen, ya sea que estas incrementen la posibilidad de ocurrencia accidentes, tales como longitud de la vía, número de intersecciones, Transmetro, motos, entre otros, o bien sea contribuyendo a disminuirlos, como pasos peatonales, semáforo y demás. Todo esto para proceder a formular algunas recomendaciones que pueden ser tomadas en cuenta por las autoridades para poder contribuir a la disminución de siniestros en la ciudad.Globally, traffic accidents are considered the leading cause of death from violence. In 2015, according to the National Institute of Forensic Medicine, in Barranquilla, 104 deaths and 1330 injuries were reported, more than 50% of the cases presented in the Atlantico department. One of the ways to counteract this situation is to identify the different factors that contribute to the frequency of accidents, which is the object of study of this project. For this, we proceed to the statistical modeling of accidents using Poisson and Negative Binomial distributions, in order to determine the factors that influence the occurrence of these. According to the model used, different variables are obtained that intervene, whether they increase the possibility of occurrence of accidents, such as length of the road, number of intersections, Transmetro, motorcycles, among others, or contributing to decrease them , such as pedestrian crossings, traffic lights and so on. All of this to be able to proceed to formulate some recommendations that can be taken into account by the authorities in order to contribute to the reduction of casualties in the city.Franco Iriarte, Carolina-994d389a-38dc-43bb-8fbd-760676ad4909-0spaAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Accidentes de tránsitoModelación estadísticaPoissonBinomial NegativoFrecuencia de accidentesTraffic accidentsstatistical modelingPoissonNegative Binomialfrequency of accidentsEstudio de factores que contribuyen en la frecuencia de accidentes en zonas urbanas. caso de estudio barranquillaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionIngeniería CivilABDEL-ATY, Mohamed, y RADWAN, Essam. Modeling traffic accident occurrence and involment. Accident Analysis & Prevention Vol. 32 (2000): 633-642. AGBELIE, Bismark. Random-parameters analysis of highway characteristics on crash frequency and injury severity. Journal of Traffic and Transportation Engineering Vol. 3 (2016): 236-242. AGBELIE, Bismark, ARASH Roshandeh. Impact of signal-Related characteristics on crash frequency at urban signalized intersections. Journal of Transportation Safety & Security, 2015: 199-207. ARÉVALO, Andrea. FACTORES DETERMINANTES DE LA FRECUENCIA DE ACCIDENTES EN VÍAS RURALES: ANÁLISIS SOBRE LAS CARRETERAS COLOMBIANAS. Barranquilla: Universidad del Norte, 2015. CANTILLO, Víctor, GARCÉS, Patricia; MÁRQUEZ, Luis. Factors influencing the occurrence of traffic accidents in urban roads; A combined GIS-Empirical Bayesian approach. DYNA Vol. 83 (2016): 21-28. CASTRILLÓN, Antonio Dourthé. GUÍA PARA REALIZAR UNA AUDITORÍA DE SEGURIDAD VIAL. Santiago de Chile: CONASET, 2003. CHANG, Li-yen; CHU, Hsing-chung, Da-jie LIN, y Pei LUIi. Analysis of freeway accident frecuency using multivariate adaptive regression splines. Procedia Engineering, 2012: 824-829. CHIUO, Yu-Chin; FU, Chiang. Modeling crash frequency and severity using multinomialgeneralized Poisson model with error components. Accident Analysis & Prevention Vol.50 (2013): 73-82. DONELL, Eric; MASON JR, Jhon. Predicting the frequency of median barrier crashes on Pennsylvania interstate highways. Accident Analysis and Prevention Vol.38 (2005): 590-599. DONG, Chunjiao; RICHARDS, Stephen; CLARKE ,David;ZHOU, Xuemei; MA ,Zhaunglin.. Examining signalized intersection crash frequency using multivariate zero-inflated Poisson regression. Safety Science Vol.70 (2014): 63-69. Forensis. Comportamiento de muertes y lesiones por accidentes de transporte. Colombia, 2015. Bogota, 2016. GUERRERO BARBOSA, Thomas; ESPINEL BAYONA ,Yenica, y PALACIO SÁNCHEZ,Darwin. Effects of the Attributes Associated with roadway geometry, traffic volumen and speeds on the incidence of accidents in a mid-size City. Ingeniería y Universidad Vol.19 (2015): 351-367. HOSSEINPOUR, Mehdi; YAHAYA, Ahmad, y SADULLAH, Ahmad. Exploring the effects of roadway characteristics on the frequency and severity of head-on crashes: Case studies from Malaysian Federal Roads. Accident Analysis & Prevention Vol.62 (2014): 209-222. KUMARA, S. S. P., y H. C. CHIN. Modeling Accident Occurrence at Signalized Tee Intersections with Special Emphasis on Excess Zeros. Traffic Injury Prevention Vol.4 (2010): 53-57. LLOYD, Louise, y FORSTER, Jonathan. «Modelling trends in road accident frequency— Bayesian inference for rates with uncertain exposure.» Computational Statistics & Data Analysis, 2014: 189-204. LORD, Dominique. Modeling motor vehicle crashes using Poisson- Gamma modeling: Examing the effect of low sample mean values and small sample size on he estimation of the fixed dispersion paremeter.» Accident Analysis and Prevention Vol.38 (2006): 751-766. LORD, Dominique, y MANNERING, Fred. The statistical analysis of crash-frequency data: A review and assessment of methodological altenatives. Trnsportation research part A: Policy and practice Vol. 43 (2010): 291-305. MA, Zhuanglin; ZHANG, Honglu; I-JY CHIEN, Steven; WANG, Jin, y DONG, Chunjiao. Predicting expressway crash frequency using a random effect negative binomial model. A case study in China. Accident Analysis and Prevention 98 (2017): 214- 222. MANNERING, Fred; KARLFTIS, Matthew, y WASHINGTON, Simon. Statistical and econometric methods for transportation analysis. segunda edición. Chapman & Hall, 2003. MIAU, Shaw Pin. 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Plataforma academica para pregrado y postgrado. s.f. http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/mod/page/view.php?id=35730 (último acceso: 30 de Enero de 2017). WASHINGTON, Simon, MATTHEW, Karlaftis, y MANNERING, Fred. Statistical and economettric methods for transportation data analysis. Cahpman & Hall, 2003. XIi, Jianfeng, ZHAO, Zhonghao, Wei L, y Wang QUAN. A traffic accident causation analysis method based on AHP-Apriori. Procedia Engineering Vol 137 (2016): 680-687. ZENG, Qiang; HUANG, Helai, PEI, Xin, y S.C WONG. Modeling nonlinear relationship between crash frequency by severity and contibuiting factors by neural networks. Analytic Methods in Accident Research Vol.10 (2016): 12-25. ZENG, Quiang; HUANG, Helai; PEI, Xin; GAO, Mingyun. Rule extraction from a optimized neural network for traffic crash frequency modeling. Accident analysis and prevention. 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