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Detailergebnis zu DOK-Nr. 44732

Identifikation der Unfallschwerpunkte durch Fuzzy basierte Mustererkennung (Orig. engl.: Identifying accident-prone locations using fuzzy pattern recognition)

Autoren	T. Sayed F. Navin W. Abdelwahab
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)

Journal of Transportation Engineering 121 (1995) Nr. 4, S. 352-358, 4 B, 3 T, zahlr. Q

Für die Entschärfung von Unfallschwerpunkten ist die Kenntnis der Unfallursache wichtig. Der Autor unterscheidet verkehrsanlagen-, fahrzeug- und fahrerbezogene Unfallursachen. Ein Unfall kann mehrere Ursachen haben, so daß auch Kombinationen dieser drei Gruppen von Unfallursachen ausschlaggebend sein können. Durch die Kombination der drei primären Gruppen entstehen sieben mögliche Gruppen von Unfallursachen. Unfälle, die in keiner Weise durch die Ausgestaltung der Verkehrsanlagen verursacht wurden, sind im folgenden ausgeschlossen worden. Traditionelle statistische Methoden zur Klassifikation der Unfallursachen (z.B. Clusteranalyse) in eine der sieben Gruppen sind aus zwei Gründen ungeeignet: erstens sind die Angaben zur Unfallursache durch individuelle Einschätzungen unsicher und zweitens ist die Entscheidung, mit der eine Unfallursache ausschlaggebend ist, mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit behaftet. In der Arbeit wird die Theorie unscharfer Mengen (Fuzzy Sets) eingesetzt, so daß der Grad einer Unfallursache in der Klassifikation berücksichtigt wird. Im Detail wird die K-N-N-Methode eingesetzt. Zur Beurteilung der Güte des Klassifikationsverfahrens wurden drei Datensätze mit jeweils 300 Unfällen durch vergleichende Aussagen von Unfallexperten verglichen. Eine hohe, statistisch gesicherte Übereinstimmung in den Aussagen wird beschrieben. Das Ergebnis der Klassifikation soll letztendlich dazu dienen, geeignete Gegenmaßnahmen gezielter als bisher ergreifen zu können.