This study describes the development and validation of pedestrian intersection crossing volume models for the seven-county Milwaukee metropolitan region. The set of three models, among the first developed at a multi-county scale, can be used to estimate the total number of pedestrian crossings per year at four-leg intersections along state highways and other major thoroughfares. Outputs are appropriate for annual volumes ranging from 1,000 to 650,000. We used negative binomial regression to relate annual pedestrian volumes at 260 intersections to roadway and surrounding neighborhood socioeconomic and land-use variables. The three models include seven variables that have significant positive associations with annual pedestrian volume: population density within 400 m of the intersection; employment density within 400 m; number of bus stops within 100 m; number of retail businesses within 100 m; number of restaurant and bar businesses within 100 m; presence of a school within 400 m; and proportion of households without a motor vehicle within 400 m. Results suggest that square root or cube root transformations of continuous explanatory variables could potentially improve model fit. The models have fair accuracy, with each of the three model formulations predicting 60% or more of validation intersection counts to within half or double the observed value. Future research could address overprediction by creating new variables to better represent the number of lanes on each intersection leg and low socioeconomic status of adjacent neighborhoods.

这项研究描述了密尔沃基七县市区的行人交叉路口容积模型的开发和验证。这三个模型的集合是第一个在多县规模上开发的模型，可用于估算每年沿州道和其他主要通道的四路交叉口的行人过路处的总数。产出适合年产量从1,000到650,000。我们使用负二项式回归将260个交叉路口的年度行人流量与道路及周边社区的社会经济和土地利用变量相关联。这三个模型包括七个变量，这些变量与年行人量具有显着的正相关关系：相交处400 m以内的人口密度；就业密度在400 m以内；100 m以内的巴士站数量；100 m以内的零售业务数量；100 m以内的餐馆和酒吧业务的数量；在400 m范围内有学校；400 m以内没有机动车的家庭的比例 结果表明，连续解释变量的平方根或立方根变换可以潜在地改善模型拟合。这些模型具有相当的准确性，三个模型公式中的每一个都预测验证交叉点计数的60％或更多，在观察值的一半或两倍之内。未来的研究可能会通过创建新变量来更好地表示每个交叉路口上的车道数量以及邻近社区的低社会经济地位，从而应对过高的预测。在400 m范围内有学校；400 m以内没有机动车的家庭的比例 结果表明，连续解释变量的平方根或立方根变换可以潜在地改善模型拟合。这些模型具有相当的准确性，三个模型公式中的每一个都预测验证交叉点计数的60％或更多，在观察值的一半或两倍之内。未来的研究可能会通过创建新变量来更好地表示每个交叉路口上的车道数量以及邻近社区的低社会经济地位，从而解决过高的预测问题。在400 m范围内有学校；400 m以内没有机动车的家庭的比例 结果表明，连续解释变量的平方根或立方根变换可以潜在地改善模型拟合。这些模型具有相当的准确性，三个模型公式中的每一个都预测验证交叉点计数的60％或更多，在观察值的一半或两倍之内。未来的研究可能会通过创建新变量来更好地表示每个交叉路口上的车道数量以及邻近社区的低社会经济地位，从而应对过高的预测。三个模型公式中的每一个都预测验证交叉点计数的60％或更多，在观察值的一半或两倍之内。未来的研究可能会通过创建新变量来更好地表示每个交叉路口上的车道数量以及邻近社区的低社会经济地位，从而解决过高的预测问题。三个模型公式中的每一个都预测验证交叉点计数的60％或更多，在观察值的一半或两倍之内。未来的研究可能会通过创建新变量来更好地表示每个交叉路口上的车道数量以及邻近社区的低社会经济地位，从而解决过高的预测问题。