An Improved Deep Learning Model for Traffic Crash Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Machine-learning technology powers many aspects of modern society. Compared to the conventional machine learning techniques that were limited in processing natural data in the raw form, deep learning allows computational models to learn representations of data with multiple levels of abstraction. In this study, an improved deep learning model is proposed to explore the complex interactions among roadways, traffic, environmental elements, and traffic crashes. The proposed model includes two modules, an unsupervised feature learning module to identify functional network between the explanatory variables and the feature representations and a supervised fine tuning module to perform traffic crash prediction. To address the unobserved heterogeneity issues in the traffic crash prediction, a multivariate negative binomial (MVNB) model is embedding into the supervised fine tuning module as a regression layer. The proposed model was applied to the dataset that was collected from Knox County in Tennessee to validate the performances. The results indicate that the feature learning module identifies relational information between the explanatory variables and the feature representations, which reduces the dimensionality of the input and preserves the original information. The proposed model that includes the MVNB regression layer in the supervised fine tuning module can better account for differential distribution patterns in traffic crashes across injury severities and provides superior traffic crash predictions. The findings suggest that the proposed model is a superior alternative for traffic crash predictions and the average accuracy of the prediction that was measured by RMSD can be improved by 84.58% and 158.27% compared to the deep learning model without the regression layer and the SVM model, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».