Control and prediction of traffic crashes in the residential streets in Iraq using the expert system
Notice bibliographique
Résumé
Residential streets suffer from various traffic safety problems related to traffic accidents, especially in low and middle-income countries. This research's objective was to develop a novel system for controlling and predicting traffic accidents in the residential streets using the expert system (CPTCRSI-ES). Knowledge of the CPTCRSI-ES was collected from domain experts and published sources. The system comprised nine modules: the module to identify types of car accidents–causes-preventive actions effects, module to identify safety problems and related solutions, module to find the speed calculation, module to find the cut-through traffic calculation, module to find the Equivalent Property Damage Only (EPDO), module to find residential density calculation, module to rank traffic safety parameters, module to control the traffic accidents, and module to find the traffic accidents prediction. Verification, validation, and evaluation process (V, V and E) was conducted. Results were statistically analyzed using Number Cruncher Statistical Systems (NCSS) version 26. Verification was done by asking three groups of experts involving 20 professional engineering computers and domain experts. The arithmetic mean for evaluators' responses was higher than 4.2 out of 5, indicating a strong agreement. The Cronbach's alpha was 0.960, and internal consistency reliability (ICR) showed excellent reliability. Results for verification demonstrated the satisfaction of the experts with the proposed system. In the validation process, the experts were requested to propose appropriate strategies and solutions to address the safety problems and reduce traffic accidents. The arithmetic mean for matching the experts' answers and the outputs of CPTCRSI-ES was higher than 4, and the Cronbach's alpha was 0.917 and ICR, indicating excellent reliability. Finally, evaluation of the system by its end-users showed that the overall assessment rating was more than 4, Cronbach's alpha was 0.932, and ICR showed excellent reliability. Results for V, V, and E demonstrated that the system had met its primary objectives. The proposed system adopted in this research can help traffic safety authorities control and predict traffic accidents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».