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本文的目的是提出评估交通安全绩效的方法框架。既定的实践标准由于身体庞大，在实践和研究领域都得到了很好的接受。在数据需求，模型开发和实施方面的准备工作。 然而，需要在以下几个方面做更多的工作（a）需要一个能够评估安全策略的框架，并且超越了简约模型中的功能形式识别和参数估计;（b）需要对安全绩效进行多维评估，这对网络筛选和高碰撞浓度的确定具有影响;（c）需要对高速公路的安全性能进行多模态评估，其中模态交通的一致性为（例如在动脉和收集器系统中）；（d）需要结合面向预测应用的方法的新兴复杂性。 已经审查了研究方法，强调了其局限性以及基于新出现的数据来源讨论的未来方法学发展的途径。本文试图整合来自文献的见解并为机构，其他从业者和研究人员提供指导。
对一个综合框架的方法需求，随后讨论了机构在安全绩效职能发展中所面临的“商业案例”。 本文随后讨论了一个框架，该框架可以将业务案例与由模型开发需求和数据库驱动的重要方法学问题相结合，以及有关整合路边和道路以进行安全综合评估的问题。 本文最后讨论了方法的优缺点，以及应用于交通安全多维和多模态评估的潜力。
1.1 框架的方法论动机
具有修改截距的单一安全性能函数可能并不适用于所有高速公路，例如因为功能的斜率也可能需要根据条件而变化。 已经提出了通过调整与交通量变量相关的斜率参数来改变截距方法的替代方案。 传统的安全表现功能（SPF）包括各类公路的长度偏移和平均每日交通（ADT）参数（AASHTO，2010）。 这种方法仍然是高度集合的，因为每一类高速公路仍然包含许多具有不同几何形状和条件的高速公路。 用单一的ADT效应描述每个类别带有不可避免的偏差ADT参数的变量效应。 这最近已经被讨论过了 曼纳林 和Bhat（2013） 在他们对当前研究方法的回顾中。
模型的本地化，因为该模型对ADT之外的任何事物都不敏感。 模型可转移性受到质疑，并且“校准”努力在理论上不会因为省略的变量偏倚效应而被忽略。 这是因为省略的变量偏差本质上会导致模型转移失败，从而导致局部估计需求和独立模型的发展。 在此背景下，重要的是要考虑可以在当地运行并且对区域旅行行为，环境和几何效应敏感的框架，但同时提供基于HSM参数的基线预测的机会。
当代的实践从测试基于HSM的参数本身作为本地或区域的基准开始SPF发展。 在本文中，建议将预先基线纳入更广泛的框架中，以便有机会针对纯基于结果的方法进行基线。 这使得建模人员可以与不受省略变量偏差影响的局部经验基线进行比较，同时还可以评估HSM参数本身的预测能力。
HSM以外的其他方法可以通过一个多变量框架来进行，并且可以解释巷道段间SPF行为的差异。 例如，有人提出，由于监管和咨询签署（如速度限制）和驾驶员行为之间的内在性，安全方面的社会最优化是无法达到的。 社会最优化问题的可达性由于驾驶员活动的异质性而变得更加复杂（例如，驾驶员驾驶多少车辆，以及他们的速度选择如何随驾驶员驾驶的多少而变化）。 建立一个框架可以提供对异构和内生驾驶相关问题的评估，如上所述，通过在道路段水平上准确洞察几何基准。 通过这样做，它或许可以指导实验设计来评估驾驶和速度选择效果的程度。对一个综合框架的方法需求，随后讨论了机构在安全绩效职能发展中所面临的“商业案例”。 本文随后讨论了一个框架，该框架可以将业务案例与由模型开发需求和数据库驱动的重要方法学问题相结合，以及有关整合路边和道路以进行安全综合评估的问题。 本文最后讨论了方法的优缺点，以及应用于交通安全多维和多模态评估的潜力。
1.2 背景/商业案例
由于现有SPF类型方法的局限性以及州政府机构使用的纯历史记录方法的性能较差，因此需要以下方法：
（1）多年崩溃的时间效应; （2）因地理位置和地理位置不同而造成的巷道几何因素造成的异质性影响; 最重要的是，（3）这些因素对确定最有利于提高安全产量的地点的影响。 然而，在没有多维碰撞类型分类的情况下，安全改进产量可能不是最佳的。
由于缺乏国家模式的可移植性，强调了建模复杂性方面投资回报的重要性。 有几个原因导致缺乏便携性：（a）道路几何形状和交通流量对巷道段安全性能的影响的异质性，（b）功能形式的错误描述，以及（c）驾驶员行为异质性当地影响，土地使用影响和道路功能类的当地运营方面。
典型的商业案例根源在于需要进行网络筛选的形式，以帮助描述道路安全性能。HSM（AASHTO， 2010）建议使用滑动窗口和峰值搜索方法来识别道路段，例如使用13种性能指标进行网络筛选应用。另外，建议交叉口和设施使用简单排名的方法（AASHTO，2010）。 这些是以结果为基础的技术，将结果用作变量的模型，用矩量法，经验贝叶斯或负二项回归进行建模。在所有这些案例中，就报告的崩溃和对平均效应的回归而言，都存在对历史效率的隐含假设。从已建立的文献中可以清楚地看出，基于结果的技术的强大应用的机会存在，同时考虑到平均效应的回归或SPF问题的本地校准。
2.1 基于结果的方法
在安全性能分析的时间历史记录中，建议根据强大的数据挖掘技术（如有监督或无监督聚类）评估网络筛选方法（如滑动窗口或峰值搜索方法），这些方法可以将道路分段作为以及段的替代定义，甚至是交叉点。 目前，着名安全文献中的交叉口定义似乎限于交叉口附近通常的250英尺边界。 无监督或监督聚类技术将考虑到交叉口相关崩溃的近似值以及相交点，考虑到交叉口的“真实安全邻域”因素的更强大的特别措施由于排队效应进一步在传统交叉口边界的上游或下游进行，导致“碰撞”类型的碰撞。 对于提供这种方法的地理聚类方法，数据必须包含准确的地理位置，理想的地理坐标。标记（参见例如， Hanley等人，2000; Haselton等人， 2002）来分析交通事故碰撞减少因素和限速对碰撞的影响，他们还没有能够建立具有经过证明的统计特性的方法如时间序列方法的基准。 在这种情况下，时间序列方法将涉及沿着多个维度的计数时间历史，其中技术包含对年度或次年度先前历史的长期依赖关系。
先前的历史被用作回归框架中的独立变量来表示纯粹的基于结果的功能关系。 在这种类型的框架中没有使用几何和trafc音量效果。 这种框架作为一个客观的基准是有用的，因为观察到的结果与道路几何形状和交通流量相对而言保留了解释力。
这种方法的实用性是多方面的：（a）它提供对长期依赖关系的洞察力，这反过来可以提供洞察必要的时间历史，以建立适当的“滞后”。滞后是具有先前时间标记的结果度量，例如“年-1”或“年-2”等。 它也可能是一个具有不同规模长期依赖关系的交通事故次年度历史记录。
简言之，时间序列方法允许在空间和时间方面进行网络筛选。 此外，作为对框架可行性方面的论证的延伸
图1.交通安全绩效评估方法框架。
为了评估政策工具，重要的立法问题，例如手持设备上的禁令及其对网络级安全性能的影响，目前的SPF方法无法实现。
通过对由于手持设备上的禁令导致的崩溃率的时间趋势进行综合评估来说明时间序列类型方法的有用性。 在这样做时，他们将驾驶强度组的影响隔离开来（如驾驶暴露的表现）。 这项研究提出的一个特定观点是，禁止在手持设备上可能会影响驾驶密度水平，这反过来会影响测量碰撞率计算的分母变量ADT。 因此时间序列方法允许基线以外的功能形式识别 - 它允许基线策略的抵消影响。
因此，时间序列分析是确定时间和空间基准的重要一步。 在文献中，几乎没有证据或暗示网络筛选方法包含时间间隔。研究了参数评估的多尺度方法。 他们的工作表明，在识别处理效应（包括空间和时间）时识别巷道分割问题方面需要做很多工作。 其他道路分割方法已被用于近期的安全研究历史，但没有确切的证据表明适用于时间和空间的道路段定义技术的适用性。
碰撞风险使用感应式回路探测器。 这些方法可以大致分为“纯粹的基于结果的”技术。持续风险评估（CRP）方法从广义上讲是这一类别的另一个延伸然而，具有很大的局限性。尽管CRP方法比HSM中的当前方法显着改进，但CRP方法假定风险函数的平滑性，以多维方式识别浓度的限制。无法保证风险平稳; 事实上，并不假定风险函数的平滑性是可取的，这正是由于所提出方法强调的异质性效应。这显示了综合安全绩效评估的基准问题的复杂性，特别是在政策评估领域。
可以作为具有相对较弱的省略变量效应的基准（这里的任何影响主要是功能形式或缺失滞后类型，而传统外生案例中大量缺失的几何和环境影响相反）。然后比较基于HSM的“基准SPF”来评估HSM中推荐的传统SPF的相对预测能力。
2.2 固定的参数计数方法具有固定或随机效应
基线SPF可以使用单变量面板模型进行更新（AASHTO，2010）显示在中间以包括通过连续个别年份提供的ADT测量所捕获的时间序列效应。 保持长度偏移xed，这意味着崩溃历史中的所有动态都被ADT效应中的时间历史记录所捕获。 通过随机截距或随机误差项的固定或随机效应仅有助于改善道路段水平的空间捕获。 使用面板方法对基线SPF进行的这种特殊扩展暴露了HSM方法中建议的基线SPF的局限性。
在崩溃计数上下文中的副本（Shankar等人，1998）。 固定效应模型不能用条件可能性估计
方法如果自变量不随时间变化。一个随机效应计数模型可以代替; 然而，融合无法保证。 考虑到具有已知特性的模型的这些限制，HSM中的建议是使用局部“校准”来调整基线SPF参数是值得怀疑的。 这并不是说固定效应和随机效应计数模型也没有限制。 为了使固定效应模型在有条件和无条件的可能性条件下工作，最好每年对主题路段进行一致的ADT测量。
这对数据收集造成了不切实际的负担。 相反，随机效应模型允许通过误差项调整观察到的碰撞计数，从而允许在时间面板中进行零星的ADT测量。然而，随机效应模型的局限性在于，他们假定组内效应具有严格的外生性，而ADT变量无法保证这种效应。随机效应模型的第二个局限性是，过度分散效应的基本分布有时可能是无关紧要的。通常情况下，beta;分布被假定为引入了组特异性过分散效应。 尽管存在这些限制，但随机效应模型已被证明在集体层面捕捉时间动态性方面相当有效，同时提供了一定的预测能力。
参数模型。 因为这类固定效应模型和随机效应模型在此类别中被认为是具有与ADT变量和道路几何关联的固定参数的模型，但是具有特定组效应。固定效应和随机效应方法的多变量扩展涉及由道路几何和环境影响的附加信息导致的碰撞可能性的评估。
Shankar等人（2004年） 表明天气影响对碰撞可能性的贡献可能是显着的。 然而，随着附加信息捕获可能性信息的能力通过建模方法得以改进，数据负担也会增加。 在道路段，尤其是建立固定和随机效应模型时，根据结果变量的规模，微年级测量在年度或次年级是必要的。 几何效应通常不会随着时间而改变，除非有涉及“时间块”变化的处理，而不是每年或每年一次的定期变化。
作为对使用事故修正功能进行事故修正的基准方法的重大改进。尽管如此，“有限说明”模型（例如多元xed参数负二项式形式）将无法解释公路几何中的区域和次区域效应，因为它会影响安全结果。 来自研究的先前证据（Pfefer 和纽曼，1999年; 彭德尔顿，1996年; Kockelman和CRA 国际公司，2006年）表明需要改进安全信息。 这些研究表明，在缺乏改进的安全信息的情况下，异质性影响可能不仅包括“真正的特定部分或特定于走廊的”影响，还包括可能无法通过固定参数方法充分捕获的可变影响。 最近在Interstate上分析碰撞可能性的工作（Venkataraman等，2011,2013）支持这种期望。
道路几何对驾驶员行为的潜在影响。 例如，一项关于驾驶遵守的研究 Zhong等人 （2012） 与可变信息标志（VMS）有关的信息表明，驾驶风格和对道路网络的熟悉等关键入侵者会影响合规程度，而不仅仅是驾驶员是否遵守。 驾驶风格受到道路几何形状的影响，并且与道路的熟悉程度相关
当司机驾驶路线时，道路网络潜在地受到与设计元素预期相关的潜在影响。 在固定参数横截面模型中，系数跨越路段类型和碰撞浓度密度。 这是一个有点限制性的假设，因为研究表明这不是真的，特别是当考虑到变量对碰撞严重程度结果的影响时Milton等人， 2008）。 但是，为了充分理解系数的行为及其在预测安全结果方面的有效性，使用固定参数对基线模型进行重要。
假设这种异质性效应基线的关键方面在于，异质性被认为是统计估计的时间相关效应的影响因素。 当使用多年的数据时，计算密度引起的异质性（例如，过量零）与行人碰撞分布中未观察到的异质性可能是显着的Shankar等人，2003）。 当使用多年的数据来估计安全结果的统计模型时，系数的效率就
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