Estimation of Vulnerable Road User Accident Frequency Through the Soft Computing Models

Modely predpovede nehôd sú matematické výrazy alebo algoritmy, ktoré sa používajú na určenie príčinných faktorov dopravných nehôd a bezpečnosti na cestách. Modelovanie tohto druhu nehôd je dosť náročné a vyžaduje si dobrú kvalitu dát. Výsledky modelu umelej neurónovej siete, model gaussovských proce...

Celý popis

Uložené v:
Hlavný autor: Jaglan, Saurabh
Ďalší autori: Kumari, Sunita, Aggarwal, Praveen
Médium: Kapitola
Jazyk:English
Predmet:
doprava cestná
bezpečnosť dopravy
modely
nehody dopravné
dáta
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!

MARC

LEADER 00000naa a2200000 4500
001 0300514
005 20240529133431.9
041 0 |a eng 
044 |a SK 
245 1 0 |a Estimation of Vulnerable Road User Accident Frequency Through the Soft Computing Models  |c Saurabh Jaglan, Sunita Kumari, Praveen Aggarwal 
520 |a Modely predpovede nehôd sú matematické výrazy alebo algoritmy, ktoré sa používajú na určenie príčinných faktorov dopravných nehôd a bezpečnosti na cestách. Modelovanie tohto druhu nehôd je dosť náročné a vyžaduje si dobrú kvalitu dát. Výsledky modelu umelej neurónovej siete, model gaussovských procesov a podpora vektorového modelu stroja sa porovnáva z hľadiska frekvencie nehôd na cestách v tejto štúdii. Presnosť modelu bola podmienená: strednou absolútnou chybou, základným priemerom štvorcovej chyby a koeficientu korelácie. Zistenia naznačujú, že pre predpovedanie nehôd zraniteľných účastníkov cestnej premávky na cestách umelá neurónová sieť poskytuje lepšie výsledky korelácie ako vektor podpory stroja a Gaussove procesy. 
610 2 0 |a doprava cestná 
610 2 0 |a bezpečnosť dopravy 
610 2 0 |a modely 
610 2 0 |a nehody dopravné 
610 2 0 |a dáta 
100 1 |a Jaglan, Saurabh 
700 1 |a Kumari, Sunita 
700 1 |a Aggarwal, Praveen 

Podobné jednotky