A Bayesian Network Approach to Causation Analysis of Road Accidents Using Netica
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Notice bibliographique
Résumé
Based on an overall consideration of factors affecting road safety evaluations, the Bayesian network theory based on probability risk analysis was applied to the causation analysis of road accidents. By taking Adelaide Central Business District (CBD) in South Australia as a case, the Bayesian network structure was established by integrating K2 algorithm with experts’ knowledge, and Expectation-Maximization algorithm that could process missing data was adopted to conduct the parameter learning in Netica, thereby establishing the Bayesian network model for the causation analysis of road accidents. Then Netica was used to carry out posterior probability reasoning, the most probable explanation, and inferential analysis. The results showed that the Bayesian network model could effectively explore the complex logical relation in road accidents and express the uncertain relation among related variables. The model not only can quantitatively predict the probability of an accident in certain road traffic condition but also can find the key reasons and the most unfavorable state combination which leads to the occurrence of an accident. The results of the study can provide theoretical support for urban road management authorities to thoroughly analyse the induction factors of road accidents and then establish basis in improving the safety performance of the urban road traffic system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle