CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de...
-
Upload
novia-calzada -
Category
Documents
-
view
114 -
download
3
Transcript of CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de...
![Page 1: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/1.jpg)
CARRETERA AUTONÓMICA EX-105Análisis de la seguridad vial mediante
la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÉRIDA13 DE FEBRERO DE 2015
![Page 2: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/2.jpg)
AÑO 2000 – 2014
ACCIDENTES DE TRÁFICO CON VÍCTIMAS
627
CARRETERA AUTONÓMICA
EX - 105
![Page 3: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/3.jpg)
CARRETERA AUTONÓMICA
EX - 105
• Sin localizaciones concretas• Accidentes a lo largo de la carreteraParticularidad
• Sin TCAs concretos, sin problemas evidentes• Sin medidas concretasProblema
• Técnicas alternativas para captación de aspectos no evidentesSolución
![Page 4: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/4.jpg)
TIPOLOGÍA DE ACCIDENTE %
Colisión con otro vehículo en marcha 38,18Colisión con un obstáculo 1,76Atropello a peatón 1,76Atropello a animales 13,74Vuelco 1,12Salida de vía 38,82Otros 4,63
1. ANÁLISIS DE LA ACCIDENTALIDAD
![Page 5: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/5.jpg)
1.1. TIPOLOGÍAS Y DISTRIBUCIÓN DE ACCIDENTALIDAD
![Page 6: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/6.jpg)
1.1. TIPOLOGÍAS Y DISTRIBUCIÓN DE ACCIDENTALIDAD
![Page 7: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/7.jpg)
1.1. TIPOLOGÍAS Y DISTRIBUCIÓN DE ACCIDENTALIDAD
![Page 8: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/8.jpg)
1.1. TIPOLOGÍAS Y DISTRIBUCIÓN DE ACCIDENTALIDAD
![Page 9: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/9.jpg)
1.2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 10: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/10.jpg)
2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 11: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/11.jpg)
2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 12: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/12.jpg)
2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 13: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/13.jpg)
2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 14: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/14.jpg)
2. CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO
![Page 15: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/15.jpg)
![Page 16: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/16.jpg)
FASE 1Selección de
variables(parte accidentes)
FASE 2Selección de
arquitectura y asignación de
Wij y Ɵi
FASE 3División de
accidentes para entrenamientos y
para test
FASE 4Entrenamiento de
la red neuronal
FASE 5Cálculo de precisión
datos del test
FASE 6Cálculo
importancia de las variables
3. PROCEDIMIENTO DE TRABAJO
![Page 17: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/17.jpg)
4. MODELOS ESTUDIADOS
• MODELO 1. DATOS DESDE 2000. 627 DATOS. 21 VARIABLES
• MODELO 2. DATOS DESDE 2005. 444 DATOS. 14 VARIABLES
• MODELO 3. INTERSECCIONES. 175 DATOS. 10 VARIABLES
• MODELO 4. DATOS DESDE 2000. 627 DATOS. 10 VARIABLES
• MODELO 5. DATOS DESDE 2000. 627 DATOS. 11 VARIABLES
• MODELO 6. DATOS DESDE 2000. 58 DATOS. 6 VARIABLES
![Page 18: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/18.jpg)
4.1. MODELO Nº 1. 21 VARIABLES
4.2. MODELO Nº 2. 14 VARIABLES
4.3. MODELO Nº 3. INTERSECCIONES10 VARIABLES
4.4, MODELO Nº 4. 10 VARIABLES
4.2. MODELO Nº 5. 11 VARIABLES
4.3. MODELO Nº 6. 6 VARIABLES
![Page 19: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/19.jpg)
5. RESULTADOS
MODELO 1
MODELO 2
![Page 20: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/20.jpg)
5. RESULTADOS
MODELO 3
MODELO 4
![Page 21: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/21.jpg)
5. RESULTADOS
MODELO 5
MODELO 6
![Page 22: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/22.jpg)
6. ESTABILIDAD DE LOS RESULTADOS
![Page 23: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/23.jpg)
7. CONCLUSIONES DEL ESTUDIO
PERCEPCIÓN DEL RIESGO
ALCOHOL O DROGAS
MÁRGENES
INTERSECCIONES
![Page 24: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/24.jpg)
7.1. PERCEPCIÓN DEL RIESGO
El riesgo percibido por el conductor es inferior al riesgo real de la carretera. TEORÍA DE LA HOMEÓSTASIS DEL RIESGO SUBJETIVO
Los accidentes con mayor lesividad se producen:
• Condiciones atmosféricas buenas.• Condiciones adecuadas de la infraestructura (marcas viales,
pavimento, densidad de la circulación, señalización vertical o de peligro).
Conductas que aparecen cuando la percepción del riesgo es baja:
• Velocidad inadecuada.• Cansancio o sueño.
![Page 25: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/25.jpg)
7.2. ALCOHOL O DROGAS
El número de accidentes con víctimas con presencia de alcohol o drogas es inferior al 6% nacional.
Las lesiones en este tipo de accidentes suelen ser graves o letales.
![Page 26: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/26.jpg)
7.3. MÁRGENES
Los modelos han detectado una alta lesividad en los accidentes relacionados con las variables Barrera, Árboles y Animales sueltos.
Las características de los márgenes de esta carretera son:
• Presencia de árboles de gran porte.• Desniveles en los extremos de los pasos salvacunetas.• Presencia de muretes o taludes elevados en las fincas
colindantes.• Presencia de animales sueltos que cruzan la carretera.• A veces no existe un elemento separador (barrera, vallado
cinegético) entre los elementos generadores de peligro descritos en los puntos anteriores y la carretera.
![Page 27: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/27.jpg)
7.3. INTERSECCIONES
Las conclusiones que se extraen del modelo son similares a las de los segmentos de carretera:
• Los accidentes más graves en condiciones favorables atmosféricas y de la infraestructura.
• Velocidad inadecuada, fundamentalmente del conductor que circula por la vía principal.
• Percepción del riesgo inferior a la real.
![Page 28: CARRETERA AUTONÓMICA EX-105 Análisis de la seguridad vial mediante la generación de un modelo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÉRIDA 13 DE FEBRERO DE 2015.](https://reader035.fdocuments.es/reader035/viewer/2022070310/5528bde2497959977d8f9445/html5/thumbnails/28.jpg)
MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN