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基于Bigdata智能随机森林算法的车辆事故预见系统

guanshanw 2023-09-20 10:57 22 浏览 0 评论

基于Bigdata智能随机森林算法的车辆事故预见系统

题目:

Vehicle Accident Foresight System Using Bigdata Intelligent Random Forest Algorithm

作者:

Abdurazzag Aburas ; Scott Eyono ; Omesan Naidoo

来源:

Published in: 2018 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC)

18-20 Oct. 2018

文档链接:

https://ieeexplore.ieee.org/document/8644658/references#references

摘要

商用车用于改善人们的生活。其中一个主要问题是这些商用车在事故中的安全性。本研究报告提出了车辆事故预见系统(VAFS)的概念。VAFS的事故数据集基于从开源数据集中提取的实际车辆事故数据集。VAFS旨在使用随机森林算法分析过去的事故数据,以分析和预测未来的事故。实施中使用了一千个决策树。实施的原型包括一个仪表板,可以根据时间指定事故位置,它还可以识别对事故严重程度贡献最大的元素。VAFS的预测模型的最小精度为69%,最大精度为100%。

要点

车辆事故预知模型(VAFS)提供了几个商机,因为保险公司可以使用该模型来确定哪些客户并且带来更大的风险以及分析事故趋势。政府也可以利用这种模式来降低因交通事故造成的死亡率。VAFS可以为自动驾驶汽车提供足够的信息,因为它们可以避开具有高风险事故率的某些区域并决定采取替代路线,从而防止进一步的死亡。VAFS使用一种机器学习算法进行预测和分析,该算法称为随机森林。实施的VAFS原型提供基于时间的事故严重性分析。VAFS的预测模型使用25%的数据样本作为测试数据来进行预测。至少75%的准确度几乎可以实现,因为唯一不符合此标记的预测是车祸预测中的“车辆数量”。可以进一步开发VAFS以在仪表板上显示更多数据集分析,并将预测模型合并到仪表板中。

图1未:VAF流程图

1.该数据库包含从英国政府收集的关于英国发生的事故详情的数据集。

2.对数据进行过滤或预处理以除去损坏的数据,通过将数据传递给随机森林数据集培训师进一步实现此过滤,该培训师对数据集中最重要的特征进行排序。从这个排名,我们可以确定可以选择哪些功能。

3.功能选择将提供所需输出所需的所有字段。例如,如果我们希望预测下一次事故的经度或纬度,则特征选择将选择发生此类输出所需的所有字段,从而允许忽略将被视为不必要或垃圾的字段发生这种输出的数据。我们根据所选输入要素进一步筛选出数据集。从数据集中排除所有排名较低的要素。

4.然后将该过滤的数据或所选字段传递给随机森林分类和回归算法。分类算法可以提供离散数据的预测和分析,而回归算法提供对连续数据的预测和分析。这些机器学习算法可以从'sklearn'python库访问

5.使用pandas库可视化算法的输出。

英文原文

commercial vehicles are used to improve people life. One of the main concern is the safety of these commercial vehicle during accidents. This research paper presents the idea of a Vehicle Accident Foresight System (VAFS). Accident datasets for VAFS are based on actual vehicle accident datasets extracted from open-source datasets. VAFS aims to analyze past accident data using the random forest algorithm to analyze and predict future accidents. One thousand decision trees are used in implementation. The implemented prototype consists of a dashboard which can specify accident locations according to time, it can also identify the elements which contribute the most to accident severity. The prediction model of VAFS has a minimum accuracy of 69% and a maximum accuracy of 100%.

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