Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Professional Bachelor
Title of the study programm Financial Engineering
Title in original language Automobiļu ceļu satiksmes negadījumu riska daudzkriteriāla prognozēšana
Title in English Multi-criteria risk prediction of car road traffic accidents
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Dmitrijs Bļizņuks
Reviewer Jurijs Čižovs
Abstract Ik gadu ceļu satiksmes negadījumi ir viens no galvenajiem sabiedrības veselības apdraudējumiem, apdraudot ne tikai īpašumu un mantu, bet arī cilvēku un dzīvnieku dzīvības. Ņemot vērā temata aktualitāti un literatūras nepietiekamu izklāstu, darbā pētīts mašīnmācīšanās metožu potenciāls ceļu satiksmes negadījumu prognozēšanā. Pētījumā tiek izmantotas vairākas mašīnmācīšanās metodes, tostarp “K-means”, “DBSCAN”, “Random Forest”, “Lazy Predict” un “Linear Regression”, lai analizētu satiksmes negadījumu ierakstu datu kopas un noteiktu modeļus, kas var palīdzēt iestādēm veikt preventīvus pasākumus, iespējamo ceļu satiksmes negadījumu risku mazināšanai. Pētījuma rezultāti parāda mašīnmācīšanās metožu efektivitāti ceļu satiksmes negadījumu iespējamības prognozēšanā, un izceļ to potenciālu ceļu satiksmes drošības uzlabošanā. Rezultātā ir izstrādāts prognozēšanas modelis, kas spēj noteikt ceļu satiksmes negadījumu varbūtību. Šim pētījumam ir praktiska ietekme uz ceļu satiksmes drošībā iesaistītajām iestādēm, kas var palīdzēt mazināt bojā gājušo un ievainoto skaitu uz ceļiem. Kopumā, šis pētījums sniedz ieskatu mašīnmācīšanās metožu pielietošanā ceļu satiksmes negadījumu iespējamības prognozēšanai, kā arī veicina pieaugošo literatūru par ceļu satiksmes drošību. Bakalaura darbs izklāstīts 110 lappusēs, tajā iekļautas 5 tabulas un 69 attēli. Darbā izmantoti 59 informācijas avoti un pievienoti 20 pielikumi.
Keywords Atslēgas vārdi: mašīnmācīšanās, prognoze, ceļu satiksmes negadījumi, “Random Forest”
Keywords in English Keywords: machine learning, prediction, traffic accidents, “Random Forest”
Language lv
Year 2023
Date and time of uploading 30.05.2023 08:27:51