Prediction of traffic risks based on a neural network

ID елемента: 22364
2026/05/05
Властивості
Назва
Англійська
Prediction of traffic risks based on a neural network
Українська
ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКІВ ДОРОЖНЬО-ТРАНСПОРТНОГО РУХУ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
Опис
Англійська
On the basis of the structural analysis of traffic accident statistics in Ukraine, the most dangerous causes were identified: exceeding the safe speed, violation of maneuvering rules, violation of the rules for crossing intersections and pedestrian crossings. The proposed models for predicting the danger of road traffic and the risk of driving are considered. The factors of road traffic danger have been studied and systematized. A traffic risk prediction model is proposed using an intelligent transport system (ITS) and a neural network. The model is built on the technology of neural network processing of weighted statistical and dynamic arrays of input data characterizing the internal and external environment of the vehicle in order to obtain a traffic risk assessment. A neural network risk prediction algorithm is proposed. The learning of a multilayer neural network is carried out using the backpropagation algorithm. Testing of the forecasting system demonstrated the accuracy of predictions of 85-90%.
Українська
На підставі структурного аналізу статистики ДТП в Україні виділені найбільш небезпечні  їх причини: перевищення безпечної швидкості, порушення правил маневрування, порушення правил проїзду перехресть та пішохідних переходів. Розглянуто запропоновані моделі прогнозування небезпеки дорожньо-транспортного руху і ризику водіння. Досліджено та систематизовано фактори небезпеки дорожньо-транспортного руху. Запропонована модель прогнозування ризику дорожньо-транспортного руху із використанням інтелектуальної транспортної системи (ІTS) та нейронної мережі. Модель побудована на технології обробки нейронною мережею зважених статистичних та динамічних масивів вхідних даних, що характеризують внутрішнє і зовнішнє середовище транспортного засобу з метою отримання оцінки ризику дорожньо-транспортного руху. Запропоновано алгоритм прогнозування ризику нейронною мережею. Навчання багатошарової нейронної мережі здійснюється за алгоритмом зворотного поширення помилки. Тестування роботи системи прогнозування продемонструвало точність передбачень 85-90%.
Автор
Англійська
Polozhyi, Denys
Англійська
Oriekhov, Oleksandr
Українська
Положий, Д. С.
Українська
Орєхов, О. О.
Тематика
Англійська
traffic safety
Англійська
risk factors
Англійська
modeling
Англійська
vehicle, neural network
Англійська
intelligent transport system
Українська
безпека дорожньо-транспортного руху
Українська
фактори небезпеки
Українська
моделювання
Українська
транспортний засіб
Українська
нейронна мережа
Українська
інтелектуальна транспортна система
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3662
10.26906/SUNZ.2025.1.10-16
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 79 (2025): Control, Navigation and Communication Systems; 10-16
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 79 (2025): Системи управління, навігації та зв’язку; 10-16
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 79 (2025): Системи управління, навігації та зв’язку; 10-16
2073-7394
10.26906/SUNZ.2025.79
2025. №1 (79)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3662/3003
Права
Українська
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 346 items
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 11:56
Остання зміна
2026-5-5 11:56
ID елемента
#22364