交通事故のモデリングドライバーの傾向：重回帰分析とファジーアプローチの比較

この研究では、ドライバーの心理的特性の推定に基づいて、ドライバーが交通事故の傾向について検討する必要がある場合に使用する評価と意思決定支援モデルを提案しています。提案されたモデルは、305人のドライバーのサンプルでテストされました。各参加者は、Barratt Impulsinging Scale（BIS-11）、攻撃的な運転行動アンケート（ADBQ）、マンチェスタードライバー態度アンケート（DAQ）、および運転能力の自己評価に関するアンケートの4つの心理的テストを完了しました。さらに、参加者は大規模な人口統計調査と運転調査を完了しました。さまざまなファジー推論システムがテストされ、それぞれが経験的データに基づくルールベース定義のためによく知られている王メンデル法を使用して定義されました。この目的のために、プログラミングコードが設計および利用されました。得られた結果に基づいて、考慮された心理テストの組み合わせが、交通事故に対するドライバーの傾向の最良の予測を提供するかを決定しました。考慮されたファジー推論システムの最高のものは、プロのドライバーの採用手順など、さまざまな状況で意思決定支援ツールとして使用される場合があります。提案されたファジーアプローチの妥当性は、その実装が統計よりも優れた結果を提供し、この場合は重回帰分析を提供したため、確認されました。

This research proposes an assessment and decision support model to use when a driver should be examined about their propensity for traffic accidents, based on an estimation of the driver's psychological traits. The proposed model was tested on a sample of 305 drivers. Each participant completed four psychological tests: the Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11), the Aggressive Driving Behaviour Questionnaire (ADBQ), the Manchester Driver Attitude Questionnaire (DAQ) and the Questionnaire for Self-assessment of Driving Ability. In addition, participants completed an extensive demographic and driving survey. Various fuzzy inference systems were tested and each was defined using the well-known Wang-Mendel method for rule-base definition based on empirical data. For this purpose, a programming code was designed and utilized. Based on the obtained results, it was determined which combination of the considered psychological tests provides the best prediction of a driver's propensity for traffic accidents. The best of the considered fuzzy inference systems might be used as a decision support tool in various situations, such as in recruitment procedures for professional drivers. The validity of the proposed fuzzy approach was confirmed as its implementation provided better results than from statistics, in this case multiple regression analysis.