Skip to main content

Currently Skimming:


Pages 28-50

The Chapter Skim interface presents what we've algorithmically identified as the most significant single chunk of text within every page in the chapter.
Select key terms on the right to highlight them within pages of the chapter.


From page 28...
... 12  3 MODELS FOR TWO‐LANE RURAL HIGHWAYS 3.1 ROADWAY SEGMENTS Estimation and Validation Data To predict crash frequency and severity on two‐lane rural highways, the research team estimated and  validated base condition SPFs for undivided roadway segments. To develop SPFs for undivided segments  (2U) , we used segment crash and road characteristics data from Washington State (2008–12)
From page 29...
... 13  Table 3‐2: Descriptive Statistics for Base Condition SPF Estimation, Two‐Lane Undivided (2U)   Segments  Variable  WA (N = 361, 164.19 miles)
From page 30...
... 14  Table 3‐3: Descriptive Statistics for Base Condition Validation Data, Two‐Lane Undivided (2U)   Segments   Variable  Ohio (N = 321, 131.1 miles)
From page 31...
... 15  Table 3‐4: Base Condition SPFs, Two‐Lane Undivided (2U)  Segments  Crash Type  Washington   (N = 361, 164.19 mi.)
From page 32...
... 16  of observed same‐direction KA crashes is small, the calibration factor is the highest of all crash categories  (3.848,  compared  to  the  second  highest,  1.749,  for  SV  KABCO) ,  and  the  calibration  function  fails  to  converge. In general, the models calibrate reasonably well for the Ohio data.   
From page 33...
... 17  Table 3‐5: Calibration and Validation of Washington SPFs Using Ohio Data, Two‐Lane Undivided (2U)  Segments  # Not significant at 90th percentile confidence interval.  Crash  Type  Observed  Crashes  HSM  Pred.  MAD  MSPE  Calibration Factor (HSM)
From page 34...
... 18  3.2 INTERSECTIONS Estimation and Validation Data SPFs  for  two‐lane rural highway  intersections were estimated and validated using data collected  from  Minnesota and Ohio. The base conditions  for  three‐leg  stop‐controlled  (3ST) ,  four‐leg  stop‐controlled  (4ST)
From page 35...
... 19  Table 3‐8 and Table summarize descriptive statistics for, respectively, the data used to develop models  and the data used to validate them for base conditions at 3ST intersections, including the total number of  crashes at all intersections.  Table 3‐10 and Table 3‐11 present descriptive statistics for the data used to  develop and validate models for base conditions at 4ST  intersections. Table 3‐12 and Table 3‐13 show  descriptive statistics for 4SG intersections.     Table 3‐8: Descriptive Statistics for Base Condition SPFs, Two‐Lane Three‐Leg Stop‐Controlled  (3ST)  Intersections  Variable  Minnesota (N = 141)
From page 36...
... 20  Table 3‐9: Descriptive Statistics for Base Condition Validation Data, Two‐Lane Three‐Leg Stop‐ Controlled (3ST)  Intersections  Variable  Ohio (N = 2,081)
From page 37...
... 21  Table 3‐10: Descriptive Statistics for Base Condition SPFs, Two‐Lane Four‐Leg Stop‐Controlled  (4ST)  Intersections  Variable  Minnesota (N = 198)
From page 38...
... 22  Table 3‐11: Descriptive Statistics for Base Condition Validation Data, Two‐Lane Four‐Leg Stop‐ Controlled (4ST)  Intersections  Variable  Ohio (N = 662)
From page 39...
... 23  Table 3‐12: Descriptive Statistics for Modified Base Condition SPFs, Two‐Lane Four‐Leg Signal‐ Controlled (4SG)  Intersections  Variable  Ohio (N = 202)
From page 40...
... 24  Table 3‐13: Descriptive Statistics for Modified Base Condition Validation Data, Two‐Lane Four‐ Leg Signal‐Controlled (4SG)  Intersections  Variable  Minnesota (N = 25)
From page 41...
... 25  Estimated Models We first estimated base condition SPFs for all two‐lane rural intersections using NB modeling, as defined  in Section 2. For some of these crash type–crash severity combinations, a dispersion factor of 0 was found;  for  those  types, we  show  the Poisson modeling  results  as well.  For  some models,  the parameter on  AADT_min was not significant, so we estimated and show models for those crash types with total AADT  instead. Following are the model forms used (as defined in Section 2)
From page 42...
... 26  Table 3‐14: Base Condition SPFs, Two‐Lane Three‐Leg Stop‐Controlled (3ST)  Intersections  Crash Type  Minnesota   (N = 141)
From page 43...
... 27  Table 3‐15: Base Condition SPF Using Poisson Distribution, Two‐Lane Three‐Leg Stop‐ Controlled (3ST)  Intersections  Crash Type  Minnesota   (N = 141)
From page 44...
... 28  Table 3‐16: Base Condition SPFs, Two‐Lane Four‐Leg Stop‐Controlled (4ST)  Intersections  Crash Type  Minnesota   (N = 198)
From page 45...
... 29  Table 3‐17: Base Condition SPFs Using Poisson Distribution, Two‐Lane Four‐Leg Stop‐ Controlled (4ST)  Intersections  Crash Type  Minnesota   (N = 198)
From page 46...
... 30  Table 3‐18: Modified Base Condition SPFs, Two‐Lane Four‐Leg Signal‐Controlled (4SG)   Intersections  Crash Type  Ohio   (N = 202)
From page 47...
... 31  Table 3‐19: Modified Base Condition SPFs Using Poisson Distribution, Two‐Lane Four‐Leg  Signal‐Controlled (4SG)  Intersections  Crash Type  Ohio   (N = 202)
From page 48...
... 32  Table 3‐20: Calibration and Validation of Minnesota SPFs Using Ohio Data, Three‐Leg Stop‐Controlled (3ST)  Intersections  *
From page 49...
... 33  Table 3‐21: Calibration and Validation of Minnesota SPFs Using Ohio Data, Four‐Leg Stop‐Controlled (4ST)  Intersections  *
From page 50...
... 34  Table 3‐22: Calibration and Validation of OH SPFs using MN Data (4SG)

Key Terms



This material may be derived from roughly machine-read images, and so is provided only to facilitate research.
More information on Chapter Skim is available.