米国事故データを用いた車両カテゴリーを選定した重症度予測
Injury Severity Prediction Based on Select Vehicle Category of Real-World Accidents Data
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20225047
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.11-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者 | 1) 江島 晋, 2) 後藤 司, 3) Peng Zhang, 4) Kristen Cunningham, 5) Stewart Wang |
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著者(英) | 1) Susumu Ejima, 2) Tsukasa Goto, 3) Peng Zhang, 4) Kristen Cunningham, 5) Stewart Wang |
勤務先 | 1) SUBARU, 2) SUBARU, 3) University of Michigan, 4) University of Michigan, 5) University of Michigan |
勤務先(英) | 1) SUBARU, 2) SUBARU, 3) University of Michigan, 4) University of Michigan, 5) University of Michigan |
抄録 | NASS-CDSから衝突時の乗員傷害を予測するアルゴリズムを開発した。対象車両はSUBARU車が属する車両カテゴリーを選び,重傷(ISS 15+)を負う確率を予測した.モデルの感度と特異度は45.1%と96.6%であり,有意な因子は速度変化,ベルト有無,年齢であった.また,助手席乗員の影響が大きく,側突の場合に顕著にみられることがわかった |
抄録(英) | An Injury Severity Prediction algorithm was developed using logistic regression to predict probability of sustaining a severe injury. National Automotive Sampling System Crashworthiness Data System data (1999-2015) was filtered for new case selection criteria, which are based on vehicle body type, to match Subaru’s fleet with 2000 model year or over. This proposed algorithm uses crash and driver factors as well as the presence of a right-sided passenger. Model sensitivity and specificity were 45.1% and 96.6%, respectively. Right-front passenger presence is a significant injury risk modifier especially for side impacts (nearside/far-side). 翻訳 |