An analysis of the link between high speed transport and tourists\u27 behaviour

The focus of this manuscript is on the analysis of the impacts of the High Speed Rail system in Italy on the tourism market. An analysis has been carried out for 77 Italian cities. Results show that the effects of High Speed on the number of tourists and the number of overnights spent at destination are positive in all the cities served by the High Speed Rail. On the other hand, other factors, such as the attractions at destinations and the Gross Domestic Product, affect tourists\u27 choices for the case study of cities not served by the High Speed Rail

An analysis of the link between high speed transport and tourists\u27 behaviour

The focus of this manuscript is on the analysis of the impacts of the High Speed Rail system in Italy on the tourism market. An analysis has been carried out for 77 Italian cities. Results show that the effects of High Speed on the number of tourists and the number of overnights spent at destination are positive in all the cities served by the High Speed Rail. On the other hand, other factors, such as the attractions at destinations and the Gross Domestic Product, affect tourists\u27 choices for the case study of cities not served by the High Speed Rail

Parametric and Non-Parametric Analyses for Pedestrian Crash Severity Prediction in Great Britain

The study aims to investigate the factors that are associated with fatal and severe vehicle– pedestrian crashes in Great Britain by developing four parametric models and five non-parametric tools to predict the crash severity. Even though the models have already been applied to model the pedestrian injury severity, a comparative analysis to assess the predictive power of such modeling techniques is limited. Hence, this study contributes to the road safety literature by comparing the models by their capabilities of identifying the significant explanatory variables, and by their performances in terms of the F-measure, the G-mean, and the area under curve. The analyses were carried out using data that refer to the vehicle–pedestrian crashes that occurred in the period of 2016–2018. The parametric models confirm their advantages in offering easy-to-interpret outputs and understandable relations between the dependent and independent variables, whereas the non-parametric tools exhibited higher classification accuracies, identified more explanatory variables, and provided insights into the interdependencies among the factors. The study results suggest that the combined use of parametric and non-parametric methods may effectively overcome the limits of each group of methods, with satisfactory prediction accuracies and the interpretation of the factors contributing to fatal and serious crashes. In the conclusion, several engineering, social, and management pedestrian safety countermeasures are recommended

Methodology for Gender Analysis in Transport: Factors with Influence in Women’s Inclusion as Professionals and Users of Transport Infrastructures

This work analyzes gendered processes by a methodology based on clustering factors with influence in the decision-making process of women as users or employees of the transport system. Considering gender as a social construction which changes over time and space, this study is based on the concept of a woman as a person who adopts this role in society. This paper performs a deep analysis of those factors women consider as needs and barriers to use or work in the transport system in four scenarios: railway public transport infrastructures, automated vehicles, bicycle sharing, and jobholders. A literature review and focus group discussions were performed under the consideration that the definition of woman includes the addition of several personal characteristics (age, sexual orientation, family responsibilities, and culture). The data analysis allowed the identification of fairness characteristics (FCs) that affect the interaction of women with the transport system for each scenario. A methodology for clustering the fairness characteristics identified the main areas of action to improve the inclusion of women within each use case. Further studies will be focused on the quantification and prioritization of the FCs through mathematical methods and the suggestion of inclusive measures by an interdisciplinary panel

MISURE PERCETTIVE PER IL MIGLIORAMENTO DELLA SICUREZZA STRADALE: SPERIMENTAZIONE CON IL SIMULATORE DI GUIDA VERA

Gli incidenti stradali rappresentano un problema di grave rilevanza per l’alto numero di morti e di feriti. Ogni anno si contano almeno 1,3 milioni di morti e 50 milioni di feriti a causa degli incidenti stradali. Un elemento critico ai fini della sicurezza è costituito dalle intersezioni, nelle quali si concentra quasi la metà degli incidenti stradali. Negli Stati Uniti ed in EU27 è stato stimato che all’incirca il 43% degli incidenti si verifica in corrispondenza o in prossimità di un incrocio. Tali percentuali sono coerenti con altri studi che hanno evidenziato che più del 50% degli incidenti mortali accadono in area extraurbana, di cui il 16% accade in intersezioni. Nel triennio 2006-2008, in Italia sono stati registrati 687’958 incidenti con feriti. Il 47,5% degli incidenti è localizzato nelle intersezioni, e più nel dettaglio in ambito urbano gli incidenti nelle intersezioni rappresentano il 53,1% del totale, mentre in ambito extraurbano essi rappresentano il 29,0% del totale. In ambito extraurbano, pur verificandosi una minore percentuale di incidenti nelle intersezioni, la gravità delle conseguenze degli incidenti è significativamente maggiore: il 3,8 % degli incidenti nelle intersezioni ha avuto esito mortale, mentre l’ambito urbano solo lo 0,9% degli incidenti è stato con morti. In ambito extraurbano (ed in particolare nelle statali, provinciali e comunali), la maggior parte degli incidenti nelle intersezioni ha avuto luogo di giorno (74,8%), in condizioni di tempo sereno (74,9%) e pavimentazione asciutta (81,8%). La maggior parte degli incidenti avvenuti sulle intersezioni è stata per scontro frontale-laterale con il 46,9% seguita dal tamponamento e dallo scontro laterale, rispettivamente con il 24,7% e l’11,0% dei casi. I veicoli maggiormente coinvolti sono stati le autovetture con il 91,9%, seguiti dalle due ruote con il 33,8% e dai pesanti con il 21,2%. Tra gli incidenti nelle intersezioni, assumono poi particolare rilevanza le condizioni strada rettilinea, illuminazione diurna, meteo sereno, pavimentazione asciutta e coinvolgimento di autovetture. Sono cioè proprio alcune condizioni ordinarie valutate dagli utenti come scenari di basso rischio ad essere caratterizzate da una significativa vulnerabilità causata dall’incongruenza tra le velocità dei guidatori e le oggettive condizioni di rischio. Risulta quindi evidente che le intersezioni, pur costituendo solo elementi puntuali di un’estesa rete stradale, costituiscono un significativo problema di sicurezza. La maggior parte degli incidenti è causata da errori umani che i guidatori compiono a causa delle limitazioni fisiche, percettive e cognitive proprie degli esseri umani. Spesso i guidatori non percepiscono in tempo l’intersezione approcciando ad essa con velocità elevata e, come ben noto, con l’incremento della velocità aumenta la probabilità di commettere un errore e diminuisce il tempo disponibile per compiere azioni correttive. Inoltre, all’aumentare della velocità aumenta la gravità degli incidenti. La velocità con la quale un utente percorre un tracciato stradale dipende da molteplici fattori. Dopo aver valutato tutti questi fattori, il guidatore che percorre una strada decide la velocità trovando un compromesso fra velocità desiderata e sicurezza. Affinché i conducenti possano scegliere la velocità e il comportamento di guida più appropriato, bisogna fornire loro degli elementi che richiamino l’attenzione in base al rischio potenziale della strada. Per prevenire errori nei comportamenti di guida e gli incidenti connessi è possibile influenzare le scelte del pilota attraverso la percezione della velocità, del carico di lavoro mentale, la percezione del rischio e il comfort del conducente. A tale proposito sono state studiate diverse contromisure in corrispondenza di punti critici, come per le intersezioni. Tali contromisure apportano dei cambiamenti della strada poco invasive ed a basso costo, alterando la percezione del guidatore al fine di ridurre le velocità, allertando della presenza di un rischio e dando l'impressione di una maggiore velocità ed allerta. Alcuni esempi sono rappresentati dai rallentatori ottici, utilizzati già nel 1971, sono linee trasversali disposte per quasi tutta la larghezza della corsia e sono realizzate in modo che la distanza tra una striscia e l’altra sia decrescente al fine di condizionare il comportamento dell'utente, che ha la sensazione, approssimandosi alle strisce, di tenere una velocità eccessiva. Questo effetto è maggiormente percepito ad elevate velocità di viaggio. Le bande periferiche trasversali sono un particolare tipo di segnaletica orizzontale realizzata con strisce disposte ai lati della corsia. Tale segnaletica aumenta l’attenzione del conducente ed una migliore visibilità della strada, in modo tale da indurre nei conducenti un aumento della velocità percepita ed una riduzione ottica della larghezza della corsia. Analogamente alle bande periferiche trasversali, i denti di drago inducono una riduzione ottica della larghezza della corsia. Tale segnaletica è costituita da una serie di coppie di triangoli con base e interasse e altezza crescente in direzione del moto, al fine di avere un effetto a imbuto per ridurre maggiormente la larghezza della corsia approssimandosi al punto critico, per indurre un aumento del rischio percepito e modificare il comportamento del guidatore. Diversamente da questi dispositivi la pavimentazione colorata, non altera la percezione dell’ambiente stradale, ma è una tecnica utilizzata per evidenziare una particolare caratteristica della strada dove i piloti devono fare molta attenzione. Tra le misure percettive possono anche essere inseriti altri dispositivi che si basano anche su restrizioni fisiche come le bande sonore, inserimento di una chicane. Le bande sonore sono delle strisce realizzate trasversalmente alla direzione di marcia lungo quasi tutta la larghezza della corsia e producono delle sensazioni tattili e uditive quando sono attraversate. Questi dispositivi sono stati sviluppati sull’ipotesi che gli stimoli sonori e tattili, prodotti dal veicolo quando attraversano il dispositivo, allertano il conducente di un potenziale pericolo, aumentando la loro attenzione e variando il loro comportamento di guida. Le isole di separazione, materializzata o di sola segnaletica, sono ampiamente utilizzate per la produzione di restringimento localizzato su strada e in grado di produrre e mantenere significative riduzioni di velocità. La presenza dell’isola, non solo induce nel guidatore una sensazione di riduzione dello spazio stradale, ma lo costringe anche a cambiare il percorso di guida, tale manovra implica un maggiore carico di lavoro che lo costringe a far rallentare. Al fine di valutare l’uso dei trattamenti percettivi in prossimità d’intersezioni, per ridurre le velocità in approccio, sono state progettate dieci alternative. Il progetto consiste in una serie di interventi “a basso costo” per migliorare la percezione dell’intersezione e ridurre le velocità di approccio. Il tracciato di progetto è costituito da una successione di rettifili lunghi 1000 m e curve di raggio pari a 400 m, con angolo di deviazione di 35 gradi e raccordate con clotoidi lunghe 55 m (percorrenza di 2 secondi alla velocità di progetto di 100 km/h). Ogni rettifilo rappresenta uno scenario di progetto, per un totale di 10 alternative. La prima consiste in un rettifilo senza intersezioni, mentre nelle altre 9 alternative al centro del rettifilo è presente un’intersezione a 4 bracci con angolo di 90 gradi. Il rettifilo ricrea una strada extraurbana secondaria a carreggiata unica e a doppio senso di marcia, con corsie di 3,50 m e banchine di 1,25 m, mentre la strada secondaria è a carreggiata unica con corsie di 3,00 m e banchine di 0,50 m. Nella seconda e nella terza alternativa in approccio all’intersezione non vi sono trattamenti, mentre le altre sette alternative consistono in intersezioni con misure percettive, date dalla combinazione di più dispositivi, come rallentatori ottici, rallentatori sonori, bande periferiche, denti di drago, pavimentazione colorata, isola. La sperimentazione, dunque, è stata condotta attraverso il simulatore di guida dinamico Virtual Environment for Road Safety (VERA). Trattandosi di una realtà virtuale è stato possibile gestire al meglio lo scenario e le condizioni al contorno ed è stato possibile modificare liberamente l’ambiente operativo, quindi ogni conducente ha guidato nel contesto desiderato. La possibilità di riprodurre le stesse condizioni di guida un numero elevato di volte ha permesso di avere una consistente raccolta di dati per ogni alternativa di guida e per ogni sezione. Inoltre, ha fornito un ambiente intrinsecamente sicuro, premettendo di testare dispositivi innovativi, senza mettere a repentaglio la vita del conducente o altri di utenti della strada. Durante la sperimentazione sono stati registrati diversi dati tra cui tempo, velocità e posizione laterale con una frequenza di campionamento di 20 Hz. I dati grezzi sono stati, in seguito, interpolati ed elaborati ogni 5 m del tracciato per conoscere velocità, decelerazione e posizione laterale. Attraverso diverse metodologie statistiche è stata verificata l’ipotesi che la presenza delle misure percettive influenzi la percezione dell’ambiente stradale, modificando lo stile di guida a seguito dei diversi stimoli visivi e cinetici. Attraverso le tecniche di data mining, in particolare con la cluster analysis, è stata effettuata un’analisi esplorativa dei dati di velocità e posizione laterale del veicolo, al fine di scoprire informazioni non note a priori e per suggerire ipotesi sul modello di manifestarsi dei comportamenti. La cluster analysis consiste nella ricerca nelle n osservazioni p-dimensionali di gruppi di unità tra loro simili, in questo modo l’analisi dei dati consente di cogliere la presenza di gruppi omogenei al loro interno e tra loro separati rispetto alla velocità e alla posizione laterale. Per verificare le differenze significative tra le alternative e per valutare numericamente l’efficacia dei dispositivi, in termini di velocità e posizione laterale, sono state analizzate le sezioni -500 m, -250 m, -150 m, -75 m e 0 (centro dell’intersezione) attraverso differenti test d’inferenza statistica: ANOVA test, t-Student a due code per campioni appaiati. Allo scopo di dare un quadro più completo come la presenza dei dispositivi influenzi il comportamento di guida e di come i guidatori hanno effettivamente reagito, sono stati analizzati i profili di velocità e di decelerazione. In tale analisi, dapprima, sono stati definiti tre modelli di decelerazione, individuandoli per ogni utente e per ogni alternativa sono stati classificati, ed al fine di verificare l’ipotesi di differenza dei comportamenti tra le diverse alternative sono stati utilizzati il CATANOVA test e i test sulle frequenze di un attributo come i test di Stuart-Maxwell e di Bhapkar. La presenza delle misure percettive si è dimostrata efficace nel modificare il comportamento di guida degli utenti, favorendo la percezione delle intersezioni e stili di guida più cauti. Le misure percettive hanno anche ridotto le velocità rispetto alle intersezioni senza trattamenti, con una riduzione tra gli 11 km/h e i 23 km/h. Confrontando le posizioni laterali tra le alternative con e senza trattamenti sono state individuate differenze significative, dimostrando che il comportamento di guida è stato influenzato anche in termini di posizioni laterali del veicolo. L'uso delle misure percettive ha aumentato il numero di conducenti che hanno decelerato e cambiato lo stile di guida assumendo una decelerazione variabile. La percezione dell’intersezione è stata facilitata nelle alternative con trattamenti percettivi. In tali condizioni, ad eccezione dell’alt5, i guidatori hanno incominciato a rallentare prima e la lunghezza della decelerazione è stata più lunga, rispetto alle alternative senza trattamenti. In particolare, i conducenti hanno incominciato a decelerare tra i 220 m ed i 330 m prima dell'incrocio e le lunghezze di decelerazione sono state comprese tra 85 m e 295 m. I risultati dello studio hanno dimostrato che l’attività di guida dei veicoli è fortemente influenzata dalla percezione delle informazioni provenienti dall’esterno e che ne condiziona l’attività psicomotoria dell’individuo. Si evidenza la possibilità di individuare interventi “attivi” efficaci, non invasivi e a basso costo, capaci di ridurre la probabilità degli incidenti stradali. Un punto importante nello svolgimento della tesi è stato l’individuazione di metodologie di analisi che hanno permesso di studiare i comportamenti di guida nella loro complessità. A tale fine, si è cercato di individuare metodologie che vadano al di là dei test che verifichino l’efficacia degli interventi progettati, ma che permettano di valutare le loro caratteristiche distintive. L’analisi categorica e l’analisi di clustering in tal senso sono state un valido aiuto. In particolare, tali tecniche, nella loro natura esplorativa, hanno permesso di studiare come gli stimoli dati dall’ambiente esterno hanno influenzato le scelte di guida, di valutare le caratteristiche che hanno accomunato i diversi scenari di guida. Tale studio è stato completato dalla statistica test, che ha permesso non solo di localizzare le differenze individuate, ma anche di valutare numericamente l’efficacia dei dispositivi. Il simulatore di guida si è dimostrato un utile supporto nello studio del comportamento di guida nell’individuazione di dispositivi rivolti a migliorare la sicurezza stradale. Pur avendo ottenuto risultati congruenti con lo stato dell’arte, si evidenzia che per generalizzare i risultati dello studio occorrerà anche effettuare test su strada. Il futuro sviluppo della ricerca riguarderà quindi innanzitutto la validazione dei risultati delle sperimentazioni mediante confronto con i risultati di misure in scala reale, valutando tra i diversi parametri, anche il carico di lavoro dei guidatori

Tecniche di ricampionamento per dataset con classi di risposta sbilanciate. Una proposta metodologica per dataset con predittori di natura numerica e categorica.

Lo studio dei dati con classi di risposta sbilanciate è un argomento di notevole importanza, soprattutto nella medicina, nella finanze, nella sicurezza stradale ed altri campi. In presenza di una distribuzione della variabile di risposta estremamente sbilanciata il processo di apprendimento può essere distorto, perché il modello tende a focalizzarsi sulla classe prevalente e ignorare gli eventi rari, che possono essere pazienti aventi un cancro, incidenti stradali mortali, oppure cattivi creditori. La regressione logistica, per esempio, nota come uno dei metodi parametrici tradizionali più utilizzati per la classificazione binaria, non è consigliabile quando le classi sono sbilanciate, perché la probabilità condizionale della classe rara è sottostimata. Nemmeno i metodi più flessibili non parametrici come gli alberi di classificazione e le regole associative sono immuni alle conseguenze di una distribuzione asimmetrica delle classi. Gli alberi di classificazione, per esempio, sono costruiti trovando divisioni successive tale che sia massimo il decremento di impurità. Questo è tipicamente tradotto in modelli comuni aventi una accuratezza elevata nella classe prevalente e una precisione molto bassa della classificazione dell’evento raro. È importante sottolineare che la classe minoritaria di solito rappresenta il concetto di interesse, ad esempio la diagnosi medica di pazienti con malattie rare, come il cancro. Diverse sono le soluzioni che sono state proposte nel tempo per affrontare il problema dei dati estremamente squilibrati, e si possono distinguere due approcci comuni, Tecniche di Cost-Sensitive Learning e Tecniche di campionamento. A differenza dei modelli tradizionali di apprendimento, le tecniche Cost-Sensitive utilizzano una funzione di costo di errata classificazione per pesare le diverse classi di risposta e così limitare gli effetti dovuti allo sbilanciamento della distribuzione delle classi stesse. L'obiettivo dell'apprendimento Cost-Sensitive è minimizzare i costi di errata classificazione pesati sulla base di una funzione di penalità. Le tecniche di campionamento effettuano un lavoro di pre-processing sui dati, in modo da fornire una distribuzione bilanciata tra le classi. L'uso di metodi di campionamento consiste nella modifica di un set di dati sbilanciati attraverso alcuni meccanismi in modo da fornire una distribuzione equilibrata. Le tecniche più comuni sono il random oversampling che attua un campionamento con ripetizione delle osservazioni appartenenti alla classe rara e il random undersampling che, al contrario, effettua un campionamento senza ripetizione tra le osservazioni appartenenti alla classe maggioritaria. In altre parole, Il random oversampling è un metodo che mira a bilanciare la distribuzione di classe attraverso la replicazione casuale di esempi appratenti alla classe minoritaria. Diversi autori concordano sul fatto che il random oversampling può aumentare la probabilità che si verifichino problemi di overfitting. Ciò implica che un classificatore potrebbe pervenire alla definizione di regole apparentemente accurate, ma che in realtà lo sono solo per il dataset replicato e non per la popolazione di riferimento. Inoltre, il random oversampling aumenta il costo computazionale del processo di apprendimento accrescendo in maniera massiva la dimensione della matrice dei dati (in merito al numero di osservazioni da trattare). Il random undersampling, estraendo solo una parte delle osservazioni che compongono la distribuzione all’interno della classe maggioritaria, potrebbe portare a risultati insoddisfacenti in quanto parte dell’informazione contenuta nella matrice iniziale verrà scartata riducendo la dimensione del campione. Nonostante gli svantaggi delle tecniche di ricampionamento, queste sono molto più popolari delle tecniche di Cost-Sensitive Learning. La ragione più ovvia è che esistono implementazioni Cost-Sensitive solo per alcuni algoritmi di apprendimento e quindi spesso l’unica via per trattare la problematica dei dati con classi sbilanciate è quella di ricorrere a tecniche di ricampionamento. Infatti le tecniche di ricampionamento agiscono come una fase di pre-elaborazione, consentendo al sistema di apprendimento di ricevere le osservazioni, come se appartenessero a un insieme di dati ben equilibrato. Nel corso degli anni, molte tecniche sono state sviluppate con l’obiettivo di superare i limiti del random sampling. Molti studi hanno focalizzato l’attenzione su metodi di ricampionamento dei dati in modo da avere delle classi non sbilanciate mantenendo al contempo una struttura informativa coerente con il dataset originario, si ricordano in particolare il Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE), ADAptive SYnthetic sampling (ADASYN) e Random OverSampling Examples (ROSE). Tutte queste tecniche generano osservazioni "sintetiche" dalla classe di minoranza e le aggiungono al set di dati esistenti. I record artificiali della classe di minoranza sono generati basandosi sulla similarità nello spazio dei predittori. In particolare, la similarità tra le osservazioni è misurata attraverso l’impiego di alcune misure di distanza. Analizzando i risultati ottenuti in tali studi si può osservare come l’impiego di tecniche di generazione di dati artificiali consenta di migliorare sensibilmente le misure di performance dei modelli di classificazione rispetto agli approcci classici di ricampionamento. Un limite, che accomuna tutte le tecniche appena citate, è rappresentato dalla impossibilità di trattare dataset con classi sbilanciate in cui vi sia la presenza sia di predittori numerici sia predittori qualitativi. Solitamente, per superare questo problema, ci si limita ad ignorare le variabili categoriche nel processo di generazione di dati artificiali. Nel presente lavoro si propone una nuova metodologia di synthetic sampling, chiamato “Synthetic Over-sampling for Numerical and Categorical variables (SONCA)” che possa essere utilizzato con dataset caratterizzati dalla presenza di predittori di natura eterogenea. L’idea chiave di SONCA consiste nella generazione di osservazioni artificiali attraverso la definizione di una funzione di probabilità inversamente proporzionale alla distanza tra le osservazioni. Distanza misurata dopo una codifica ad hoc della matrice originaria così che possano essere considerate contemporaneamente sia variabili numeriche sia categoriche. Al fine di valutare l’efficacia di SONCA, l’algoritmo è testato usando differenti dataset, che appartengono alla banca dati dell’UCI Machine Learning Repository. In particolare, si è scelto di valutare le prestazioni dell’algoritmo SONCA rispetto a due aspetti principali: la sensibilità delle performance del metodo rispetto ai diversi parametri che lo caratterizzano; la comparazione delle performance rispetto alle principali proposte metodologiche già presenti in letteratura. Per valutare le prestazioni dell’algoritmo SONCA, sono state considerate diverse misure di performance. Le consuete misure di accuratezza, come ad esempio il tasso di errata classificazione, possono condurre a risultati fuorvianti perché dipendono fortemente dalla distribuzione di classe. Dallo studio della letteratura, è stato identificato un set di misure di performance che si caratterizzano per un funzionamento che sia indipendente dalla distribuzione della classe di risposta. Inoltre il processo di valutazione è completato con l’utilizzo di SONCA su 2 dataset reali che riguardano il problema, di grande interesse nella letteratura sulla sicurezza stradale, dello studio delle determinanti degli incidenti stradali mortali. Il presente lavoro di tesi è stato suddiviso in cinque capitoli: - Nel primo capitolo è affrontato il problema delle classi di risposta sbilanciate e le diverse soluzioni presenti in letteratura; - Nel secondo capitolo è presentato l’algoritmo di ricampionamento Synthetic Over-sampling for Numerical and Categorical variables (SONCA), che può essere utilizzato sia per predittori di natura numerica, sia per dati di natura categorica; - Nel terzo capitolo sono riportate le diverse misure di performance utilizzate per la valutazione dell’accuratezza dei classificatori; - Nel quarto capitolo sono utilizzati numerosi dataset per valutare le prestazioni dell’algoritmo SONCA rispetto a due aspetti principali: La sensibilità delle performance del metodo rispetto ai diversi parametri che lo caratterizzano; La comparazione delle performance rispetto alle principali proposte metodologiche già presenti in letteratura; - Nel quinto capitolo il processo di valutazione è completato con l’utilizzo di SONCA su 2 dataset reali che riguardano il problema dello studio delle determinanti degli incidenti stradali mortali

Procedure for Ranking Unsignalized Rural Intersections for Safety Improvement

The paper presents a ranking procedure for rural unsignalized intersections which uses quantitative safety evaluations performed as part of the safety inspection process. It might be effective for the selection of cost effective treatments at intersections and might be very helpful for administrations which do not have quality crash data and for administrations which manage low volume roads where crash data cannot give enough information on crashes to be prevented. The procedure evaluates a safety index (SI) that can be used to rank intersections for further investigations. SI can be assessed whether crash data are available or not. If crash data are available and their quality is good, SI can be effectively used in conjunction with the EB estimate of frequency as ranking criteria. If crash data are not available or poor, SI can be used as a proxy of crash data and becomes the only ranking criteria. Validation of the safety index procedure was carried out by comparing the results with the EB safety estimates. The SI was assessed in twenty-two three leg intersections in Italy. In the same intersections, a safety performance function was calibrated and the EB refinement technique was used to obtain a better estimate of the existing safety performance. Correlation between SI values and EB safety estimates is highly significant, with 84% of the variation in the estimated number of crashes explained by the SI value. The results from the Spearman's rank-correlation show that ranking from the SI and the EB estimate do agree at the 99.9% significance level

Analyzing the Impact of High-Speed Rail on Tourism with Parametric and Non-Parametric Methods: The Case Study of China

High-speed rail (HSR) and tourism are closely related activities since improved mobility is perceived to facilitate tourist behavioral changes. The interest in research is very high and this contribution tries to provide an insight into this topic by making a comparison between the estimation of the parametric Generalized Estimating Equation (GEE) approaches with the non-parametric Classification and Regression Tree (CART). A dataset containing information both on tourism and transport for thirty Chinese provinces, during the 2001–2017 period, has been collected. The finding of this paper shows that the presence of HSR has value in the explanation of tourist arrivals

A Regression Tree Approach for Investigating the Impact of High Speed Rail on Tourists’ Choices

This paper provides a contribution to the international literature by applying regression tree methods to the analysis of the expected effects of the High Speed Rail project in Italy on the tourism market. This approach, as far as the author knows, has never been applied in this context. Tourism and transport information have been gathered for 99 Italian provinces during the 2006–2016 period. Tree-structured methods have been chosen as an application of regression models in which some explanatory variables are used as covariates to predict the dependent variable values on the basis of some decision rules. This approach establishes a casual effect between dependent and independent variables. The dependent variables chosen are the Italian and foreign tourists, and the number of overnights spent by Italians and foreigners. Among the independent variables are the presence of HSR, the presence of first-level airport hubs and the number of operating bases of low-cost airlines; among the attractiveness variables are the GDP, the number of attractions in a given province, the presence of the sea, the population and the percentage of unemployment. The main outcome of this study is that HSR affects the tourism market

An Exploratory Analysis of Curve Trajectories on Two-Lane Rural Highways

This paper is aimed at obtaining a better understanding of driving behavior on horizontal curves of two-lane rural highways in terms of trajectories in relation to the different curve radii and directions by a driving simulator experiment. The driving simulator experiment involved 50 drivers and eight classes of curve radii, ranging from 125 m to 800 m. Overall, 2000 curve trajectories were analyzed and classified. Six major classes were defined: (1) ideal behavior, (2) normal behavior, (3) driving close to the centerline, (4) driving outside in curve approach, (5) cutting, and (6) correcting. Furthermore, 21 sub-classes were introduced to consider both lane departures and location of the corrective actions. The CATANOVA tests and Bhapkar’s tests showed that both the curve radius and the curve direction had a significant effect on the classification results. To get a clearer understanding of the effect of the curve radius and direction on curve negotiation, three macro-classes corresponding to safe, intermediate, and dangerous behavior were introduced. The safest behaviors significantly increased with the curve radius while the most dangerous behaviors significantly decreased with the curve radius. Furthermore, left curves showed a higher proportion of dangerous trajectories. Overall, it seems that the driving trajectories are a promising surrogate measure of safety as highlighted by the correlation between the trajectories identified as dangerous and the radii of the curves