Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

Все статьи автора в журнале: Васильев Я. В.

  1. Сравнительная оценка точности прогнозирования аварийности на сети городских пассажирских перевозок
    Comparative assessment of the accuracy of accident forecasting on the urban passenger transportation network

    Номер: 2025 / 01

    Евтюков С. С. | Evtyukov S. S. | Васильев Я. В. | Vasilev YA. V. | Голубев Д. С. | Golubev D. S. | ese-89@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, golubevds@inbox.ruese-89@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, golubevds@inbox.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Евтюков С. С.
    Evtyukov S. S.

    Васильев Я. В.
    Vasilev YA. V.

    Голубев Д. С.
    Golubev D. S.

    ese-89@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, golubevds@inbox.ru
    ese-89@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, golubevds@inbox.ru


    Сравнительная оценка точности прогнозирования аварийности на сети городских пассажирских перевозок

     

    УДК 656.13

    DOI: 10.36652/1684-1298-2025-1-23-26

     

     В статье представлено сравнение четырех методов прогнозирования аварийности, а именно: нечеткой логики, нейронных сетей, адаптивного нейро-нечеткого вывода и авторегрессии — скользящего среднего. Сравнение выполнено на базе данных по аварийности на улично-дорожной сети, эксплуатируемой в городских пассажирских перевозках. Показаны результаты сравнения и определены пути дальнейшего совершенствования оцениваемых методов.


    Ключевые слова

    аварийность, ДТП, прогнозирование, временные ряды, моделирование, точность

    Comparative assessment of the accuracy of accident forecasting on the urban passenger transportation network

    The paper presents a comparison of four methods of accident prediction, namely: fuzzy logic, neural networks, adaptive neuro-fuzzy inference and autoregressive moving average. The comparison is made on the basis of accident rate data on the street-road network operated in urban passenger transportation. The comparison results are shown and ways of further improvement of the evaluated methods are determined.


    Keywords

    accident rate, traffic accidents, forecasting, time series, modeling, accuracy

Идет загрузка
НАЗАД
Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку