文献

J-GLOBAL ID：202002223596049041   整理番号：20A2527250

道路事故予測のためのデータマイニング技術の使用に関する批判的レビュー【JST・京大機械翻訳】

A Critical Review on Use of Data Mining Technique for Prediction of Road Accidents

著者 (3件)： Mor Navdeep (Civil Engineering Department, NITTTR, Chandigarh, India) ,  Sood Hemant (Civil Engineering Department, NITTTR, Chandigarh, India) ,  Goyal Tripta (Civil Engineering Department, PEC (Deemed-to-be-University), Chandigarh, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1257  ページ： 141-149  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インドの道路事故は解決する必要がある深刻な問題の一つになっている。統計は,インドの全体の総国内製品(GDP)の3%が,道路衝突において廃棄物を得ることを明らかにした。この問題は,社会問題だけでなく,国の財政的負担を引き起こす。事故を減らすために,種々の研究者によっていくつかの技術が与えられてきたが,コンピュータ科学技術を用いた道路事故のモデリングは,高い精度で道路事故を予測する電力を持つので,年にわたってますます注目を集めている。実際的に,道路衝突事故はまれな事象であり,従って,二値依存変数は,非再事象(非事故)よりも数万倍少ないイベント(事故)で分類される。本論文は,道路安全における道路衝突データの分析のためのデータマイニング(DM)応用のレビューと,それらの利点と短所を有する市場における最も一般的に利用可能なデータマイニングソフトウェアを紹介した。研究は,DM技術が持続可能な道路管理のために異なる政府機関と部門によって使用できると結論を下した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  *道路 ,  道路管理 ,  計算機科学 ,  廃棄物 ,  インド ,  ソフトウェア ,  *交通事故 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 衝突事故 ,  データマイニング技術 ,  道路安全 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データマイニング ,  モデリング ,  事故予測 ,  交通事故

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 ,  予測 ,  データマイニング技術 ,  レビュー