Data-Driven Road Safety Policy 從資料看交通安全(柯維然)

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《SmartGov 政府開竅會議》的講者簡報。(2014.07.19) …

《SmartGov 政府開竅會議》的講者簡報。(2014.07.19)

講者:柯維然
講題:從資料看交通安全

相關資訊:
http://codefortomorrow.org/portfolio/immersion/149

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  • 1. 從資料看交通安全 柯維然 odie
  • 2. About Me ● 巡官 ● Traffic science & Statistics ● Programmer ● Photography & Saxphone
  • 3. Today ● Data source ? ● 視覺化交通事故資料 ● 統計分析交通事故資料 ● 困難&感想&抱怨....
  • 4. 人、事件、時間、地點、車種 從資料找出危險
  • 5. 交通安全相關資料 ● 警政署-交通事故統計 ● 衛生機關-死傷統計 ● 交通機關-流量、道路幾何資料等等 ● 監理機關-機動車輛持有數 ● 保險資料
  • 6. 交通事故類型 ● A1 : 事故後24小時內死亡 ● A2 : 事故後24小時後死亡(受傷) ● A3 : 財損
  • 7. 各種表單 ● 受理交通事故登記表 ● 道路交通事故談話紀錄表 ● 交通事故調查筆錄 ● 現場照片紀錄表 ● 酒精測試觀察紀錄表 ● 肇因研判表 ● 對方當事人資料表 ● 還有其他....
  • 8. 輸出這樣的Raw Data
  • 9. 視覺化交通事故資料
  • 10. 視覺化交通事故資料
  • 11. 視覺化交通事故資料分析平台
  • 12. 視覺化交通事故分析平台 當日所有的 事故基本資料 把地址轉成經 緯度坐標 輸出csv檔 上傳到google fusion table 把key與 時間設定好
  • 13. 統計分析交通資料 ● 前情提要 ○ 新竹市101年機動車輛登記數411,113輛 ○ 新竹市101年交通事故件數共計12767件 ■ A1 : 30件 ■ A2 : 4748件 ■ A3 : 7369件
  • 14. 事故件數月變化
  • 15. 事故件數日變化
  • 16. A2類事故各時段發生率
  • 17. 每日事故發生件數分配
  • 18. 年齡與車種分析 (機車,82年次) (自小客,70年次) 自小貨
  • 19. 肇事因素統計 6 未依規定讓車 23 為注意車前狀態 8 左轉彎未依規定 17 為保持安全間格 25 違反管制號誌或指揮 26 違反特定標線禁制
  • 20. 路口交通事故發生分析
  • 21. 路口A2事故發生率預測模型研究 ● 取得新竹市幹道路口尖峰(7-9,17-19)、離峰 (14-16)流量觀測資料 ● 利用事故日變化去推估日流量,進而計算年流 量 ● 選取40個路口,使用Bayesian statistic去建立 事故發生機率P的分配
  • 22. 路口A2事故發生率預測模型研究 ● 選取40個路口 ○ 流量最大路口年流量為2百萬pcu ○ 平均年流量為1.2百萬pcu ○ 平均路口事故發生率為3.9件/百萬pcu ○ 路口平均發生件數4.6件,變異數8.74,總和180件
  • 23. 研究過程 ● 假設事故發生率 P ~ Gamma(a,b) ● 利用路口事故件數與年流量推估參數a,b => P ~ Gamma(3.714,54.14) ● 而事後機率分配為 ○ => P ~ Gamma(3.714+Xi , 54.14+Ei) ○ Xi 為新觀測到的事故件數 ○ Ei 為新觀測到的年流量
  • 24. A2事故發生率的機率分配
  • 25. 推估路口交通事故發生件數
  • 26. 應用事故機率發生分配 ● 給定年流量值的路口,推估該路口事故發生件數 ● 觀測某路口(或多個路口),可以利用觀測值再去更新機率 分配 ○ 某個路口102年發生4件事故,流量1.2百萬pcu,更新 後的機率分配為P ~ Gamma(7.714,55.34) ● 可以計算某事件發生下,事故發生的機率 ○ 闖紅燈後,發生事故的機率是多少? ● 路口到底多危險!
  • 27. 困難&感想&抱怨 ● 困難: ○ 長官開竅? ○ 無法用新的思維來決策 ○ 錯以為各種績效與數字就是"分析" ○ 資源只用在最有"表現"的地方 ○ 有人才,沒位置
  • 28. 困難&感想&抱怨 ● 感想: ○ 孟子:當仁不讓 ○ 沒有資源、不一定有鼓勵、你需要的是很多熱情 ○ 延伸你的專業,服務社稷人群 ○ 不一定有結果,但一定要有堅持
  • 29. 感謝各位聆聽 Q&A ts771164@gmail.com