Нейросетевой подход к оценке пропускной способности дорожного участка по различным характеристикам ДТП

Abstract

В статье описано применение нейронных сетей к предварительной оценке снижения пропускной способности дорожного участка по причине возникновения на нем ДТП. Рассматривается процесс построения классификатора, позволяющего получать качественную оценку серьезности ДТП по временным, географическим и погодно-климатическим условиям, а также по наличию различных средств регулирования дорожного движения в непосредственной близости от произошедшего ДТП. Приведено описание процесса выбора наиболее важных факторов, влияющих на оценку степени серьезности аварии. Произведена оценка повышения качества классификации при использовании различных архитектур нейронных сетей и алгоритмов обучения, а также сокращение времени, затрачиваемого на обучение этих сетей. Реализована экспертная система, которая с помощью созданного классификатора, оценивает наиболее вероятное снижение пропускной способности дорожного участка, которое случится по причине возникновения ДТП в тех или иных условиях.