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...
Na minha lista:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Outros Autores: | , |
| Formato: | Capítulo de Livro |
| Idioma: | inglês |
| Assuntos: | |
| Tags: |
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
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 | |