Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Евтюков С. С.
- Сравнительная оценка точности прогнозирования аварийности на сети городских пассажирских перевозокComparative assessment of the accuracy of accident forecasting on the urban passenger transportation networkАвторы статьиAuthorsЕвтюков 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
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
- Прогнозирование аварийности на сети городских пассажирских перевозок с использованием нейронных сетей и машинного обученияAccident prediction in urban passenger transportation networks using neural networks and machine learningАвторы статьиAuthorsЕвтюков С. С.Evtyukov S. S.Голубев Д. С.Golubev D. S.ese-89@yandex.ru, golubevds@inbox.ruese-89@yandex.ru, golubevds@inbox.ru
Прогнозирование аварийности на сети городских пассажирских перевозок с использованием нейронных сетей и машинного обучения
УДК 656.13
DOI: 10.36652/1684-1298-2025-2-30-34
В статье представлены результаты сравнения различных вариантов нейронных сетей при прогнозировании числа ДТП на 1 км маршрута в городских пассажирских автобусных перевозках. Изложена структура использованных входных показателей в моделях, приведены результаты сравнения и определены пути дальнейшего совершенствования моделей при применении оцениваемых нейронных сетей.
Ключевые слова
аварийность, ДТП, прогнозирование, нейронная сеть, машинное обучение, моделирование, точность
Accident prediction in urban passenger transportation networks using neural networks and machine learning
This article presents results of comparison different variants of neural networks in predicting the number of accidents per 1 km of route in urban passenger bus transportations. The structure the structure of the used input indicators in the models, the results of the comparison are given and the ways of further improvement of the models are defined. Comparison and ways of further improvement of models at application of estimated neural networks.
Keywords
accident rate, road accidents, prediction, neural network, machine learning, modeling, accuracy
