Analysis of Factors Affecting Road Transport Accidents of Hazardous Materials Based on PG‐BN
Notice bibliographique
Résumé
To analyze the factors affecting road accidents involving hazardous materials, the Bayesian network (BN) model was used to fit the accident data. However, considering the possible overfitting phenomenon of the BN model, the model was optimised by combining Pearson’s chi‐squared test and Granger causality test (PG) methods. First, the data of hazardous materials accidents were preprocessed, and the index system of factors affecting hazardous materials road transport was constructed from five dimensions of “people, vehicles, hazmat, roads, and environment”; second, Pearson’s chi‐squared test and the Granger causality test were used to screen the factors affecting hazardous materials road transport accidents and to determine the causal relationship between the factors; finally, the BN model was constructed with accident severity and accident processing time as target nodes, and the results were analyzed and validated. The results show that the overall relative error rate of the model is less than 10% and can be used to explore the risk factors of hazardous materials transport accidents; weather, visibility, lighting, intersection type, road condition, road type, driver condition, vehicle type, etc. are all important factors affecting the severity of hazardous materials transport accidents. The study can serve as a reference for the safety supervision and management of hazardous materials transport enterprises and industrial management departments.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».