文献

J-GLOBAL ID：201802253478771429   整理番号：18A1827067

道路交通事故データマイニング技術と応用-深セン市を例に【JST・京大機械翻訳】

Road Traffic Accident Data Analyzing and Its Application:Example of Shenzhen

著者 (4件)： Zhi Ye (公安部道路交通安全研究中心,北京,100062) ,  Wang Dashan (公安部道路交通安全研究中心,北京,100062) ,  Cong Haozhe (公安部道路交通安全研究中心,北京,100062) ,  Rao Zhongbo (公安部道路交通安全研究中心,北京,100062)
資料名： Chengshi Jiaotong  (Chengshi Jiaotong)
巻： 16  号： 3  ページ： 28-32,61  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： 現在、道路交通事故統計分析技術には、データ項目の欠如、方法の単一、実戦の利用性が弱いなどの問題があり、公安の交差管部門に針対性の補助指導を提供できない。Shenzhen市の20142016年の交通事故データに基づいて,Apriori関係分析アルゴリズム,Bayes理論,およびファジィクラスタリングなどの大規模データマイニング法を採用し,道路交通データの欠測データの埋め合わせを探究した。事故損傷の特徴因子の識別と事故の危険性分類評価方法。結果は,提案した方法が道路交通事故のデータ完全性と事故損傷の特性因子の識別精度を効果的に改善でき,交通事故の危険度評価の定量化に有効であることを示した。研究方法と結果は,道路交通事故の予防と交通安全管理の作業を補助する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *道路交通 ,  事故統計 ,  リスク評価 ,  *交通事故 ,  交通安全 ,  アルゴリズム ,  Bayes推定
準シソーラス用語： データ完全性 ,  欠測値 ,  大規模データ ,  ファジィクラスタリング ,  公衆安全 ,  深せん市 ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： road traffic safety ,  accident statistics ,  Apriori correlation analysis ,  Bayesian theory ,  K-means clustering

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 (5件)： 道路 ,  交通事故 ,  データマイニング技術 ,  応用 ,  深セン市