![](/images/graphics-bg.png)
Prediction for Traffic Accident Severity: Comparing the Bayesian Network and Regression Models
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The paper presents a comparison between two modeling techniques, Bayesian network and Regression models, by employing them in accident severity analysis.
Three severity indicators, that is, number of fatalities, number of injuries and property damage, are investigated with the two methods, and the major contribution factors and their effects are identified.
The results indicate that the goodness of fit of Bayesian network is higher than that of Regression models in accident severity modeling.
This finding facilitates the improvement of accuracy for accident severity prediction.
Study results can be applied to the prediction of accident severity, which is one of the essential steps in accident management process.
By recognizing the key influences, this research also provides suggestions for government to take effective measures to reduce accident impacts and improve traffic safety.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zong, Fang& Xu, Hong-guo& Yu, Bo. 2013. Prediction for Traffic Accident Severity: Comparing the Bayesian Network and Regression Models. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031914
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zong, Fang…[et al.]. Prediction for Traffic Accident Severity: Comparing the Bayesian Network and Regression Models. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031914
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zong, Fang& Xu, Hong-guo& Yu, Bo. Prediction for Traffic Accident Severity: Comparing the Bayesian Network and Regression Models. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031914
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1031914
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)