https://www.high-endrolex.com/10

eKonferencije.com: PRIMENA KLASTER ANALIZE KAO MODEL PRILIKOM VRŠENjA DUBINSKIH ANALIZA SAOBRAĆAJNIH NEZGODA

PRIMENA KLASTER ANALIZE KAO MODEL PRILIKOM VRŠENjA DUBINSKIH ANALIZA SAOBRAĆAJNIH NEZGODA

1. Dalibor Pešić, Saobraćajni fakultet Univerziteta u Beogradu, Serbia
2. Milica Šelmić, Saobraćajni fakultet Univerziteta u Beogradu, Serbia
3. Dragana Macura, Saobraćajni fakultet Univerziteta u Beogradu, Serbia
4. Nenad Marković, Saobraćajni fakultet Univerziteta u Beogradu, Serbia

Preventivno delovanje u bezbednosti saobraćaja podrazumeva kvalitetno prikupljanje podataka o faktorima koji utiču na nastanak i posledice saobraćajnih nezgoda. U praksi najbolje prikupljanje ovih podataka omogućava metod dubinskih analiza saobraćajnih nezgoda, na koji način se analizira uticaj puta i putne okoline, vozila i čoveka na saobraćajnu nezgodu. Kako je ovaj metod izuzetno složen i prevashodno skup za sprovođenje na širem području, to je neophodno razviti model koji bi prilagođavao i pojednostavljivao sprovođenje dubinskih analiza u praksi, a na osnovu već postojećih podataka prikupljenih veštačenjem saobraćajnih nezgoda. U radu je razvijen model za grupisanje uzročnika saobraćajnih nezgoda na osnovu sličnosti karakteristika vozača, vozila i puta. Razvijeni model je zasnovan na metodu klasterovanja. Klasterovanje je proces klasifikacije objekata u različite grupe, skupove, tako da elementi jednog skupa imaju izvestan stepen približnosti i jednakosti meren po unapred definisanim kriterijumima. Sličnost elemenata se utvrđuje na osnovu njihovih rastojanja. Dva elementasu sličnija ukoliko se nalaze na bližem rastojanju. Najviše korišćena metoda klasterovanja je metod K-means, koji je ujedno korišćen kao alat u ovom radu.

Ključne reči :

Tematska oblast: Upravljanje bezbjednošću saobraćaja

Datum: 30.04.2015.

IV konferencija o bezbjednost saobraćaja u lokalnoj zajednici

Stranice u zborniku:
9 - 14


Ostali radovi sa konferencije


Pretraži radove

https://www.high-endrolex.com/10