Aquesta tesi consta principalment de dues parts.
La primera es basa en una revisió de conceptes i models que han estat útils per dur a terme aquest estudi.
El segon és el que abasta la majoria del treball en el qual es presenta un nou model d'anàlisi probabilística per a l'estudi de la seguretat viària d'acord amb les xarxes bayesianes.
Les xarxes bayesianes utilitzen l'estructura probabilística d'una variable aleatòria multidimensional basada en un gràfic acíclic i un conjunt de probabilitats condicionals per realitzar una anàlisi probabilística de seguretat.
A causa dels grans avantatges que tenen en relació amb altres mètodes utilitzats, com ara la regressió o bé el fracàs dels mètodes d'arbres, s'han utilitzat en els últims anys en molts camps diferents: intel·ligència artificial, biomedicina, plantes nuclears i més recentment en línies ferroviàries.
El problema de l'anàlisi de seguretat és un problema aleatori, ja que pràcticament totes les variables que hi intervenen són aleatòries.
Això demana avaluar les probabilitats d'aparició d'esdeveniments i freqüències associades als diferents elements que intervenen.
Aleshores, hi apareix un primer problema en representar les dependències entre les variables.
Els arbres d'errors tenen algunes limitacions importants, incloent el fet de no representar fàcilment causes comunes de fracàs.
L'estructura de l'arbre, és a dir, amb branques obertes, no permet tancar-les, la qual cosa seria necessària per reproduir les causes comunes sense replicar les variables corresponents.
Les xarxes bayesianes no tenen aquesta limitació i permeten la seva reproducció sense necessitat de replicar aquestes variables.
Un altre avantatge notable és que, en utilitzar gràfics dirigits, es poden tancar i la probabilitat conjunta de totes les variables determinades per les probabilitats condicionals de cada node que els seus pares donen.
A més, aquestes xarxes poden reproduir qualsevol estructura de dependència sense produir incompatibilitats, que poden ocórrer quan la definició de probabilitat conjunta es fa amb distribucions condicionals arbitràries.
Un altre gran avantatge és que totes les probabilitats condicionals anteriors es poden definir de forma independent.
Finalment, cal assenyalar que hi ha paquets de programari molt potents, fins i tot lliures i molt testejats, que permeten implementar aquestes estructures informàtiques sense cap esforç addicional.
Tots aquests avantatges són els que han portat a l'elecció de les xarxes bayesianes com el model òptim per resoldre aquest problema.
Actualment, les avaluacions probabilístiques de seguretat s'utilitzen en entorns que necessiten de molta seguretat, com ara en centrals nuclears i es repeteix cada cinc anys per actualitzar-les als possibles canvis.
No obstant això, en la indústria de carreteres i autopistes no són comuns.
Tanmateix, com que la seguretat és un requisit necessari en obres d'enginyeria, i el nombre de baixes anuals en el camp de transport és molt alt, sembla molt convenient incorporar aquestes tècniques per reduir substancialment els danys socials produïts.
El model de la xarxa bayesiana reprodueix no només tots els elements existents a la carretera, sinó el comportament del conductor o la conductora quan hi condueix.
Cada element aporta un conjunt de variables segons el seu tipus.
Per exemple, les corbes inclouen el seu radi, longitud, adreça, etc., els senyals inclouen el seu estat, les decisions del conductor en veure'ls, les velocitats associades, les distàncies entre senyals, etc. A causa de la gran importància de l'error humà en el camp de la seguretat, s'introdueixen variables de modelatge associades al comportament del conductor o la conductora, com el cansament i l'atenció; així com el tipus de conductor o conductora o decisió de la velocitat adoptada o la presència d'un senyal.
Totes les variables es consideren aleatòries i les seves dependències es poden recollir per la xarxa bayesiana, de manera que qualsevol conjunt de probabilitats es pot calcular a través d'un procés de marginació anticipada.
Els conjunts de probabilitats condicionals de les variables, donats els seus pares, s'estableixen mitjançant fórmules tancades que permeten quantificar la xarxa bayesiana.
Per reduir la complexitat del problema, es proposa utilitzar un mètode que divideix la xarxa bayesiana en parts petites, de manera que la complexitat del problema es torna lineal en relació al nombre d'elements.
Això és crucial per tractar casos reals on el nombre de variables es pot mesurar en milers.
La probabilitat d'incidències relacionades amb les diferents seccions de carreteres es calcula d'acord amb un nombre equivalent d'incidents greus, de manera que els elements més crítics es poden identificar i classificar per ordre d'importància.
Això permet obtenir informació molt rellevant per millorar la seguretat i estalviar temps i diners en les mesures que cal adoptar per millorar determinades carreteres.
A més, quan es produeix un accident, la xarxa bayesiana pot ajudar a identificar-neLes causes a través d'un procés de propagació d'inferències cap a enrere.
Figura 2: Il·lustració de la fórmula tancada per a la taula de la probabilitat condicionada de la decisió de la velocitat del conductor o de la conductora.
Figura 3: Il·lustració de com una xarxa binària pot dividir-se en una seqüència de subxarxes bayesianes per obtenir les probabilitats marginals.
Es representen diferents exemples de carreteres espanyoles, A-67, N-611 i CA-182, per exposar el funcionament del model que sorgeix.
En particular, es fa un estudi detallat de la xarxa regional a Cantàbria, CA-131, CA-132 i CA-142, mitjançant aquest nou mètode.
Figura 4: Exemple dels accidents potencials de la carretera autonòmica CA-131.
En primer lloc, s'analitzen les dades d'accidents observades a les tres vies.
Per això, s'han utilitzat les estadístiques d'accidents corresponents al període 2006-2016, que el Consell de Foment de Cantàbria ha facilitat a la doctora.
Per a una anàlisi més detallada d'accidents específics, hi ha altres dades disponibles, com ara l'instant concret en què l'accident passa, el tipus d'intersecció, la direcció de moviment, tipus de vehicle, lluminositat, condició de paviment (sec i humit), factors atmosfèrics (bon temps, pluja i boira), circulació (fluida i densa), tipus de carretera.
Tots aquests factors serveixen per analitzar les causes específiques de cadascuna.
Això permet establir accidents i dividir-los en diferents seccions.
A més, s'han identificat les causes d'aquests incidents mitjançant la comparació de l'entorn en què es van produir amb les característiques de cadascun i s'ha utilitzat la mateixa divisió de seccions per a la validació dels resultats en l'anàlisi de la predicció dels accidents.
Així, mitjançant l'aplicació del model de xarxes bayesianes, s'obté la predicció de possibles incidents.
Es fan conclusions sobre seguretat global i local.
Per a cada carretera s'indiquen els 20 punts més arriscats i s'indiquen exemples il·lustratius d'alguns dels punts que revelen particularment les seves característiques.
Les principals conclusions són:
Redactat de la noticia: Elena Mora i Marga Torre
Eficiència constructiva, Seguretat viària, Nous materials i sistemes auxiliars