| Abstract |
Satiksmes intensitāte uz ceļiem visā pasaulē pieaug ar katru dienu, un tāpat pieaug arī ceļu satiksmes negadījumu skaits. Ceļu satiksmes negadījumi katru gadu izraisa vairāk nekā 1,19 miljonus nāves gadījumu visā pasaulē, kas ir nopietns izaicinājums sabiedrības drošībai un transportam (WHO, 2023). Izpratne par to, kur un kad avāriju risks ir visaugstākais, ir būtiska efektīvai ceļu satiksmes drošības plānošanai.
Šajā darbā tiek vērtēts, vai mašīnmācīšanās sistēma var paredzēt traumu smagumu ceļu satiksmes negadījumos, pamatojoties uz NHTSA datubāzi, kas aptver 186 283 avāriju ierakstus visā Amerikas Savienotajās Valstīs no 2019. līdz 2023. gadam, un vai inženiertehniskās funkcijas uzlabo prognozēšanu salīdzinājumā ar bāzes pieeju. ASV ieraksti tika izvēlēti to augstā negadījumu blīvuma un valsts mēroga pārklājuma dēļ. Tika salīdzinātas divas funkciju kopas. A pieeja izmanto bāzes mainīgos, bet B pieeja paplašina tos pašus mainīgos ar jaunām inženiertehniskajām funkcijām. Dažādi mašīnmācīšanās modeļi tiek apmācīti un apvienoti, lai uzlabotu prognozēšanu (Lēmumu koks, Random Forest, XGBoost un LightGBM), un klases nelīdzsvarotība tiek risināta, izmantojot SMOTENC. SHAP analīze tiek izmantota, lai nodrošinātu caurspīdīgus un interpretējamus modeļa rezultātus. Papildus tiek veikta telpiski laicīga karsto punktu analīze, lai klasificētu augsta riska avāriju vietas piecu gadu pētījuma periodā.
Veiktspēja tika novērtēta, izmantojot precizitāti, atcerēšanos, F1 rādītāju, ROC-AUC un apjukuma matricas. Rezultāti liecina, ka LightGBM sasniedz augstāko prognozēšanas veiktspēju ar F1 rādītāju 97,39% un ROC-AUC 0,9988, izmantojot B pieeju, pārspējot sākotnējo A pieeju. Karsto punktu analīze identificēja 324 augsta riska režģa šūnas, un no tām 180 saglabājās bīstamas četrus vai vairāk gadus pēc kārtas. Šie atklājumi liecina, ka inženiertehniskie elementi apvienojumā ar gradienta palielināšanu sniedz ticamas smaguma prognozes un ka vairāku gadu karsto punktu stabilitāte ir noderīgāka ceļu satiksmes drošības plānošanai nekā viena gada avāriju kartes.
Disertācijas apjoms: 79 lappuses, 18 tabulas, 15 attēli un 62 atsauču avoti. |
