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J-GLOBAL ID：201802248629820443   整理番号：18A1827068

主成分寄与度に基づく道路事故ホットスポット成因分析【JST・京大機械翻訳】

Traffic Accident Causation Analysis at Hotspots

著者 (6件)： Ceng Lingqiu (重慶大学計算机学院,重慶,400044) ,  Wang Ruimei (重慶大学計算机学院,重慶,400044) ,  Han Qingwen (重慶大学通信工程学院,重慶,400044) ,  Ceng Zi (重慶市第七中学校,重慶,400030) ,  Zhu Yingxiang (重慶大学通信工程学院,重慶,400044) ,  Zhang Cheng (重慶大学計算机学院,重慶,400044)
資料名： Chengshi Jiaotong  (Chengshi Jiaotong)
巻： 16  号： 3  ページ： 46-51,75  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3462A  ISSN： 1672-5328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 事故ホットスポットの成因分析は交通安全問題の解決のキーポイントと難点であり、異なる原因の事故のホットスポットは直接運転者あるいは自動運転の通過戦略を決定する。DTH3Nアルゴリズムのクラスタリングによる事故ホットスポットの研究に基づいて,主成分寄与度に基づく道路事故のホットスポットの原因解析方法を提案した。道路,歩行者,車両,環境,および規制因子の貢献度の分析を通して,事故ホットスポットの物理的成因と社会的成因のインパクトの重みを5つの事故ホットスポットの原因因子の分析を通して,抽出した。イギリスのSTATs19データベースからの5つの試験区域の実験分析の結果、事故の熱点の成因分析方法から獲得した出力パラメーターは、事故のホットスポットの成因を解釈することができ、運転行為の決定と交通管制の最適化を有効に指導できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *交通事故 ,  STAT転写因子 ,  *ホットスポット ,  自動運転 ,  最適化 ,  *道路 ,  交通安全 ,  データベース ,  交通制御 ,  歩行者 ,  英国

著者キーワード (6件)： traffic safety ,  road accident hotspot ,  principal component analysis ,  internal characteristic analy-sis ,  road physical factors ,  social factors

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路事故 ,  ホットスポット ,  成因 ,  分析