Page 183 - Proceeding of Atrans Young Researcher's Forum 2019_Neat

“Transportation for A Better Life:
Smart Mobility for Now and Then”

23 August 2019, Bangkok, Thailand

ลักษณะของค่าเฉพาะพื้นที่ (Local Parameter) สามารถสะท้อนให้ เอกสารอ้างอิง
ประสิทธิภาพการคาดการณ์ด้วยแบบจ าลอง HSM มีมากขึ้น [1] สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย, “อุบัติเหตุทางถนนความ

การสอบเทียบแบบจ าลองการคาดการณ์จ านวนอุบัติเหตุ เสียหายร้ายแรงต่อเศรษฐกิจไทย,” โครงการประเมินมาตรการความ
ปี พ.ศ.2 60 ปลอดภัยทางถนน กรณีเส้นทางท่าเรือวัดบันได – โรงปูนท่าหลวง
40.0 และเส้นทางถนนมิตรภาพ – โรงปูนแก่งคอย, 2560.
31.4 24.023.4 31.030.4 25.0 23.8
จ านวนอุบัติเหตุ ครั้ง/ปี 20.0 14.0 22.0 [2] การทางพิเศษแห่งประเทศไทย, “รายงานประจ าปี พ.ศ. 2555-2 60”
25.5
30.0
สืบค้นจาก www.exat.co.th, 2561.
10.0
0.0 [3] American Association of State Highway and Transportation
Section 1 Section 2 Section 3 Section 4 Section 5 Officials (ASSHTO), “Highway Safety Manual: HSM”, 2014.
Base Predict (Validate) [4] E. Wemple, N. Foster & C. Berghม “Application of the Highway

รูปที่ 8 การสอบเทียบแบบจ าลองกับข้อมูลอุบัติเหตุบนทางพิเศษกาญจนา Safety Manual to Predict Crash Frequency”, Australasian Transport
ภิเษก (บางพลี-สุขสวัสดิ์) ปี พ.ศ. 2560 Research Forum 2010 Proceedings 29 September – 1 October 2010,
Canberra, Australia., 2010.
5. สรุปผลการศึกษาและข้อเสนอแนะ [5] สุทธิชัย งามจันทร์, “แบบจ าลองการคาดการณ์อุบัติเหตุบนทางด่วน
ผลการประยุกต์ใช้แบบจ าลองการคาดการณ์อุบัติเหตุตามคู่มือ กรณีศึกษาทางพิเศษเฉลิมมหานคร และทางพิเศษศรีรัช”.
ความปลอดภัยทางถนน (Highway Safety Manual, HSM) ในการศึกษานี้ วิทยานิพนธ์, ส านักวิชาวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุร
สามารถสรุปได้ว่า เมื่อประยุกต์ใช้แบบจ าลอง HSM และค่าปรับแก้ นารี. 2553.
แบบจ าลองที่พัฒนา การคาดการณ์จ านวนครั้งการเกิดอุบัติเหตุในแต่ละปี [6] M. Guerrier & M. Raffaele, "Capacity and safety analysis of hard-
มีแนวโน้มใกล้เคียงกับจ านวนครั้งการเกิดอุบัตเหตุจริง โดยมีค่าเฉลี่ย shoulder running (HSR). A motorway case study," Transportation
ความผิดพลาด ร้อยละ 26.81 จากเดิมจะมีค่าเฉลี่ยความผิดพลาด ร้อยละ Research Part A: Policy and Practice, vol. 92(C). 2016.
46.31 ปัจจัยทางด้านปริมาณการจราจรเฉลี่ยรายปี (AADT) ของแต่ละช่วง [7] C. Wang, Q.A. Mohammed and S. Ison, “Impact of traffic
ทางพิเศษ มีผลอย่างมากต่อการประยุกต์ใช้แบบจ าลอง HSM เมื่อ congestion on road accident: A spatial analysis of the M25 motorway
เปรียบเทียบกับปัจจัยทางกายภาพอื่นๆ ซึ่งมีค่าคงที่ตลอดช่วงปีที่พิจารณา in England”, Accident Analysis and Prevention, 41 4 , 200 .
อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาแนวโน้มจ านวนการเกิดอุบิติเหตุบนทางพิเศษ [8] Lalita, T., “Development of accident prediction models for the
กาญจนาภิเษก (บางพลี-สุขสวัสดิ์) ซึ่งมีลดลงอย่างต่อเนื่องทุกปีสวนทาง highway of Thailand”. M.Eng. Thesis, Asian Institute of
กับปริมาณการจราจรที่เพิ่มขิ้นอย่างต่อเนื่อง ท าให้การประยุกต์ใช้ Technology, 2008.
แบบจ าลอง HSM ในการคาดการณ์อุบัติเหตุอาจมีค่าความผิดพลาดมาก

ขึ้น ดังนั้น การศึกษานี้จึงเห็นว่าควรท าการปรับแก้พารามิเตอร์อื่นๆ ใน
สมการการคาดการณ์อุบัติเหตุที่ก าหนดไว้ด้วยเงื่อนไขพื้นฐานของ
ฟังก์ชั่นความปลอดภัย (Nspf) เพิ่มเติม ซึ่งจะส่งผลให้ท าให้แบบจ าลอง
HSM มีประสิทธิภาพมากขึ้น
6. กิตติกรรมประกาศ
ขอขอบพระคุณ กองวิจัยและพัฒนา การทางพิเศษแห่ง

ประเทศไทย ที่เอื้อเฟื้อข้อมูลส าหรับการศึกษาวิจัย

158