Deze doctoraatsstudie ontwikkelde veiligheidsprestatiefuncties (SPFs), of ongevallenvoorspellingsmodellen voor stedelijke wegen in Vlaanderen, België. Stedelijke wegen hebben een verhoogd risico op ongevallen door de hoge verkeersvolumes, verschillende types weggebruikers, agressief landgebruik, onderbemande en overbelaste infrastructuur, etc. Deze studie maakte gebruik van geavanceerde statistische modellen om SPFs te schatten op basis van ongevalsernst en -type voor verschillende wegelementen, zoals kruispunten en wegsegmenten. Deze modellen helpen de ongevalsfrequentie te voorspellen en risicolocaties te identificeren, en bieden waardevolle hulpmiddelen voor evidence-based beleidsvorming en stedelijke planning. Het onderzoek omvatte een gedetailleerde gegevensvoorbereiding uit Antwerpen en Gent, waarbij ongevalsgegevens, verkeersstromen en weggeometrische ontwerpeigenschappen werden geïntegreerd. Het onderzocht de effectiviteit van de ontwikkelde SPFs voor verschillende wegelementen en evalueerde methodes voor hotspotidentificatie, zoals de empirische Bayesiaanse benadering en het veiligheidsverbeteringspotentieel. Verder onderzocht de studie de toepassingen van Bayesiaanse inferentie voor de overdraagbaarheid van SPFs, met een focus op gebieden met beperkte gegevens. De bevindingen benadrukten significante voorspellers van ongevalsfrequentie, zoals verkeersvolume en wegelementen, en suggereerden dat geavanceerde modellen de nauwkeurigheid van ongevallenvoorspelling verbeteren. Het onderzoek sluit aan bij de principes van de Safe System Approach en Vision Zero, en draagt bij aan verkeersveiligheid door inzichten te bieden voor veiliger stedelijke wegontwerpen en effectieve veiligheidsinterventies.