Estimación de modelos predictivos de accidentes en ámbito urbano para la incorporación en la evaluación social de proyectos en Chile

Mauro Huenupi, Gabriel Montero, Alan Thomas

Resumen


Un requisito clave para la incorporación de los accidentes en la evaluación social de proyectos de transporte es contar con herramientas que permitan hacer predicciones de la cantidad de accidentes en función de los atributos físicos y operativos de los lugares a intervenir.
En este trabajo se estimó modelos de predicción de accidentes bajo el Método Bayesiano Empírico, buscando explicar la ocurrencia de accidentes en función de distintos atributos de las intersecciones y tramos analizados. Se generó una base de datos que combina información estadísticas de accidentes de 5 años en 5 ciudades con información de descripción física/operativa y de flujos en diversos lugares analizados en el desarrollo de estudios de tránsito en esas mismas ciudades durante el mismo periodo. Utilizando esa base de datos se probó una importante cantidad de formulaciones del modelo, buscando identificar las variables con mayor poder predictivo, manteniendo en mente el objetivo de generar modelos tuvieran capacidad predictiva y fueran implementables de manera relativamente sencilla.
Se obtuvo modelos separados para tramos e intersecciones semaforizadas y de prioridad, con ajuste estadístico comparables a los reportados en la literatura internacional y sensibles a distintas variables.


Palabras clave


accidentes, modelos de predicción, método bayesiano empírico

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