sustainНадежностьDependability1729-26462500-3909RAMS Journal Limited liability company10.21683/1729-2646-2013-0-2-126-144sustain-20Research ArticleФУНКЦИОНАЛЬНАЯ НАДЕЖНОСТЬ. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКАFUNCTIONAL RELIABILITY. THE THEORY AND PRACTICEАНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА УЩЕРБ ОТ ПРОИСШЕСТВИЙ НА ТРАНСПОРТЕ С ПОМОЩЬЮ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙANALYSIS OF THE INFLUENCE OF FACTORS ON DAMAGE CAUSED BY TRANSPORT ACCIDENTS USING REGRESSION MODELSГоряиновА. В.GoryainovA. V.

кандидат физико-математических наук, доцент

PhD, associate professor

agoryainov@gmail.comЗамышляевА. М.ZamyshlyaevA. M.

кандидат технических наук, руководитель научно-технического комплекса

PhD in engineering, head of scientific and technical complex

A.Zamyshlaev@gismps.ruПлатоновЕ. Н.PlatonovE. N.

кандидат физико-математических наук, доцент

PhD, associate professor

en.platonov@gmail.comМосковский авиационный институтРоссияMoscow Aviation InstituteRussian FederationОАО "НИИАС"РоссияJSC NIIASRussian Federation20130607201602126144Copyright © Горяинов А.В., Замышляев А.М., Платонов Е.Н., 20162016Горяинов А.В., Замышляев А.М., Платонов Е.Н.Goryainov A.V., Zamyshlyaev A.M., Platonov E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.dependability.ru/jour/article/view/20

Статья посвящена анализу происшествий на транспорте. Для анализа влияния различных факторов на безопасность движения предлагается использовать методы регрессионного анализа. Предлагается использовать модель зависимости ущерба, нанесённого транспортным происшествием, от набора факторов, влияющих на его возникновение. Для построения модели используется нелинейная регрессионная модель с точкой разрыва. Модель строится с целью получения данных о фактическом или прогнозируемом уровне безопасности движения поездов. Эти данные необходимы для оценки достаточности мероприятий, направленных на обеспечение нормативного уровня безопасности, для минимизации ресурсов, выделяемых на решение задач безопасного движения поездов, в том числе для обоснования приоритетов при распределении ресурсов. В работе рассмотрено два примера. В первом примере приведены результаты расчетов по реальным данным о происшествиях на железнодорожном транспорте США. Второй пример построен на основе результатов численного моделировании величины ущерба и факторов.

The paper analyzes accidents on transport. It offers to use regression analysis methods to analyze the impact of various factors on traffic safety. The authors propose to apply a model of the dependence of damages caused by transport accidents on a set of negative factors that influence its occurrence. A nonlinear regression model with discontinuity is applied for construction of the model. The model is constructed to obtain data on actual or predictable levels of train traffic safety. These data are necessary to assess the adequacy of measures aimed at ensuring the standard safety level to minimize the resources allocated to the tasks of safe train operations, including justification of priorities in the allocation of resources. In the paper, we consider two examples. The first example shows the results of calculations based on real data about accidents on the USA railways. The second example is constructed using the results of computational simulation of the degree of damage and factors.

железнодорожный транспортбезопасность движениярегрессионный анализrailway transporttraffic safetyregression analysisРФФИReferencesРозенберг Е.Н., Замышляев А.М., Прошин Г.Б. Определение опасности возникновения транспортных происшествий и событий на основе контроля состояния факторов, влияющих на их возникновение // Надежность, 2009, № 3 (31). С. 37–50.Rosenberg E.N., Zamyshlyaev A.M., Proshin G.B. Identification of hazard occurrence of railway accidents and events based on control of factors’ state influencing their occurrence / / Dependability, 2009, No. 3 (31).p. 37-50.Замышляев А.М., Кан Ю.С., Кибзун А.И., Шубинский И.Б. Статистическая оценка опасности возникновения происшествий на железнодорожном транспорте // Надежность, 2012, №(41). С. 104-117.Zamyshlyaev A.M, Kan U.S., Kibzun A.I., Shubinsky I.B. Statistical assessment of hazard occurrence of accidents on railways / / Dependability, 2012, No. 2 (41). p. 104-117.Горяинов А.В., Кан Ю.С., Платонов Е.Н. Регрессионные факторные модели для оценки рисков на железнодорожном транспорте. Труды и пленарные доклады участников конференции УКИ'12 / Научное издание. Электрон. текстовые дан. - М.:ИПУ РАН, 2012 - ISBN 978-5-91450-100-3 - С. 314-320.Goryanov A.V., Kan U.S., Platonov E.N. Regression factor models for assessing risks on railways. Proceedings and plenary lectures of conference participants UKI’12 / Research publication. Electron. text data. -: M RAS’ Institute of Control Sciences, 2012 - ISBN 978-5-91450-100-3 - p. 314-320.Xuedong Y.E., Radwan, M. Abdel-Aty. Characteristics of rear-end accidents at signalized intersections using multiple logistic regression model // Accident Analysis and Prevention. Vol. 37. 2005, P. 983–995.Xuedong Y.E., Radwan M. Abdel-Aty. Characteristics of rear-end accidents at signalized intersections using multiple logistic regression model // Accident Analysis and Prevention. Vol. 37. 2005, P. 983–995.Joshua S., Garber N. Estimating truck accident rate and involvement using linear and Poisson regression models // Transportation Planning and Technology. Vol. 15, 1990, P. 41–58.Joshua S., Garber N. Estimating truck accident rate and involvement using linear and Poisson regression models // Transportation Planning and Technology. Vol. 15, 1990, P. 41–58.Jutaek O., Washington S.P., Doohee N. Accident prediction model for railway-highway interfaces // Accident Analysis and Prevention. Vol. 38(2), 2006. P. 346–356.Jutaek O., Washington S.P., Doohee N. Accident prediction model for railway-highway interfaces // Accident Analysis and Prevention. Vol. 38(2), 2006. P. 346–356.Loeb P.D., Clarke W.A. The determinants of truck accidents // Transportation Research Part E. Vol. 43 (4), 2007. P. 442-452.Loeb P.D., Clarke W.A. The determinants of truck accidents // Transportation Research Part E. Vol. 43 (4), 2007. P. 442-452.Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. - М.: Финансы и статистика, 1981 г.Demidenko E.Z. Linear and nonlinear regression. Moscow: Finance and statistics, 1981Netter J., Wasserman W., Kutner M.H. Applied linear statistical model: Regression, analysis of variance, and experimental designs. Homewood, IL: Irwin. 1985.Netter J., Wasserman W., Kutner M.H. Applied linear statistical model: Regression, analysis of variance, and experimental designs. Homewood, IL: Irwin. 1985.Railroad Safety Statistics 2010, Rail Eqipment Acident Report 6180.54. U.S. Department of Transportation (http://safetydata.fra.dot.gov).1O. Railroad Safety Statistics 2010, Rail Equipment Accident Report 6180.54. U.S. Department of Transportation (http://safetydata.fra.dot.gov).Victor E. McGee, Willard T.C. Piecewise Regression // Journal of the American Statistical Association. Vol. 65. 1970, № 331. P. 1109–1124.Victor E. McGee, Willard T.C. Piecewise Regression // Journal of the American Statistical Association. Vol. 65. 1970, № 331. P. 1109–1124.Martinez-Beneito M.A., García-Donato G., Salmerón D. A Bayesian Joinpoint regression model with an unknown number of break-points // The Annals of Applied Statistics. Vol. 5, 2011, № 3. P. 2150–2168.Martinez-Beneito M.A., García-Donato G., Salmerón D. A Bayesian Joinpoint regression model with an unknown number of break-points // The Annals of Applied Statistics. Vol. 5, 2011, № 3. P. 2150–2168.Rosenblatt M. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 27, № 3 (1956). P. 832-837.Rosenblatt M. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 27, № 3 (1956). P. 832-837.Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 33, № 3 (1962). P. 1065-1076.Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode, The Annals of Mathematical Statistics. Volume 33, No. 3 (1962). P. 1065-1076.Расин Дж. Непараметрическая эконометрика: вводный курс, Квантиль, № 4. С. 7–56.Racine J. Nonparametric econometrics: Introductory Course, Quantile, No.4. P. 7-56.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.