Decision analysis with known and unknown weights in the complex N-cubic fuzzy environment: An application of accident prediction models
Notice bibliographique
Résumé
The component of Pakistan's road safety management (RSM) systems that appears to be the least reliable is the evaluation of road safety measures. Road safety initiatives' daily operations, such as allocating specific financial resources and incorporating measures for road safety into the fabric of culture, are only sometimes observed by governments. When this happens, the analysis usually concentrates on issues related to the infrastructure and the enforcement of laws; thorough evaluations of road safety initiatives are incredibly uncommon. Road authorities, practitioners, and architects of road safety depend on prediction tools, often known as accident prediction models (APMs). These instruments are employed to assess safety concerns, pinpoint areas for improvement, and calculate the expected safety consequences of these modifications. The goal of this research is to use the complex N-cubic fuzzy set (CNCFS), an innovative and practical tool for decision making that excels at handling imprecise or ambiguous data in real-world decision-making processes, in the context. This study also proposes a novel entropy approach to multi-attribute group decision-making issues in RSM. We also investigate the assessment of accident forecasting models in RSM to demonstrate the feasibility and efficacy of the suggested strategy. Further, the advantages and superiority of the proposed strategy are explained using the experimental data and comparisons with known and unknown weights obtained by the entropy method. The study's conclusions demonstrate that the suggested approach is more workable and compatible with other current strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».