Resumen

La seguridad vial siempre ha sido un tema importante en el desarrollo sostenible del transporte, y la predicción de la gravedad de los accidentes de tráfico sigue siendo un reto crucial en el ámbito de la seguridad vial. Se ha propuesto una gran variedad de modelos de previsión para hacer frente a este reto. Estos modelos evolucionaron gradualmente de formas lineales a no lineales y de modelos de regresión estadística tradicionales a los actuales modelos populares de aprendizaje automático. Recientemente, ha despertado gran interés un algoritmo de aprendizaje automático denominado Deep Forests (bosques profundos) basado en el conjunto de árboles de decisión, que fue propuesto por primera vez por un equipo de investigación de la Universidad de Nanjing. Este algoritmo demostró ser más preciso y robusto en comparación con otros algoritmos de aprendizaje automático. Motivado por este beneficio, este estudio emplea el conjunto de datos de seguridad vial del Reino Unido para proponer un método novedoso de predicción de la gravedad de los accidentes de tráfico basado en el algoritmo Deep Forests. Para verificar la superioridad de nuestro método propuesto, se implementaron otros modelos de perdición basados en algoritmos de aprendizaje automático para predecir la gravedad de los accidentes de tráfico con el mismo conjunto de datos, y los resultados de la predicción muestran que el algoritmo Deep Forests presenta una buena estabilidad, menos hiperparámetros y la mayor precisión bajo diferentes niveles de volumen de datos de entrenamiento. Se espera que los resultados de este estudio sean útiles para el establecimiento o la mejora de un sistema eficaz de seguridad vial dentro de un sistema de transporte sostenible, lo que es de gran importancia para ayudar a los gestores gubernamentales a establecer estrategias proactivas oportunas en la prevención de accidentes de tráfico y mejorar eficazmente la seguridad vial.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:algoritmo deep forests, gravedad de los accidentes de tráfico, algoritmo, conjunto de datos de seguridad vial del reino unido, modelos actuales de aprendizaje automático populares, sistema eficaz de seguridad vial, modelos tradicionales de regresión estadística, conjunto de árboles de decisión, seguridad vial, varias otras máquinas
• Keywords:deep forests algorithm, traffic accident severity, algorithm, uk road safety dataset, current popular machine learning models, effective traffic safety system, traditional statistical regression models, decision tree ensemble, road traffic safety, several other machine