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J-GLOBAL ID：202202268091403446   整理番号：22A1088305

データマイニング技術を用いた道路事故の予測モデルの構築【JST・京大機械翻訳】

Building the Predicting Model of a Road accident using data mining technique

著者 (1件)： Suksangaram Wiwit (Phetchaburi Rajabhat University Thailand,Department of Business Information Management,Phetchaburi,Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCI  ページ： 1-4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,データマイニング技術を適用して,分類技術を用いて,道路事故予測において,糖尿病の提案要因の確率と性能に影響するモデルを評価した。サンプルデータは2020年のタイ国における道路事故であり,合計11,128列であった。結果は,道路タイプ因子,事故要因の原因,事故要因のタイプ,事故要因における気候,事故要因に含まれる自動車の数,事故要因の数,および死亡要因の数を含む7つの因子から成る道路事故を示した。分類モデルの比較は,Naive Bays技術が,100%の正確度,K-Nearest近隣98.99%,および決定木モデル91.69%の道路事故の予測において,最も適切な技術であることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  *道路 ,  気候 ,  死 ,  糖尿病 ,  ディシジョンツリー ,  *交通事故 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 事故原因 ,  *データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング技術 ,  道路事故 ,  予測モデル ,  構築