Prediction of traffic accident severity based on fuzzy logic
محل انتشار: هشتمین کنگره بین المللی مهندسی عمران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,413
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE08_375
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1387
چکیده مقاله:
Prediction of traffic accident severity is one of the most important issues in traffic safety. Identification of effective characteristics in traffic accidents and their efficiency in severeness of crashes makes engineers able for further emprise which can reduce the number and probability of car accidents. Various parameters affect this prediction, theses parameters are vehicle speed, driver’s age, driver’ gender, type of vehicle, safety of vehicle, type of collision, seat belt use, point of impact, weather condition, traffic flow, behaviors of drivers. So eleven parameters and three injury severity levels are selected as input and output variables. In this paper, the effectiveness of the parameters and level of injury severity are predicted by using fuzzy logic. Traffic accident data of freeways were collected as train data in fuzzy system. Modeling result showed that the prediction accuracy was 88/3% for fuzzy logic. These results indicate a more accurate prediction ability of injury severity for fuzzy logic over other traditional methods. Results of the fuzzy logic indicated that driver’s age, speed, and seat belt, type of vehicle affect chances of experiencing a severe injury.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mansour Hadji Hosseinlou
Mansour Hadji Hosseinlou, Assistant Professor K.N.Toosi University of Technology, Tehran, Iran
Iman Aghayan
Iman Aghayan, M.Sc, K.N.Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :