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Aplicación de redes bayesianas para el control de la frecuencia de los accidentes viarios

机译:贝叶斯网络在控制交通事故发生频率中的应用

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摘要

La teoría y la aplicación de eventos raros han sido muy importantes en los últimos años debido a su importancia práctica en campos muy diferentes, tales como seguros, finanzas, ingeniería o ciencias ambientales. Este artículo presenta una metodología para predecir eventos raros basado en redes bayesianas, que a su vez permite el estudio de escenarios alternativos para controlar la frecuencia de accidentes de tráfico. De esta manera, el modelo Naive-Poisson y ROCDM se presenta en este documento para su validación. El modelo desarrollado se usa para estimar y predecir los accidentes de tránsito como eventos raros y los resultados se han evaluado mediante el uso de la curva ROCDM. Un modelo Naive-Poisson y un modelo de validación basado en la curva ROC se usa para estudiar varias carreteras españolas y los resultados se muestran aquí.
机译:近年来,由于稀有事件的理论和应用在保险,金融,工程或环境科学等非常不同的领域中具有实际重要性,因此非常重要。本文提出了一种基于贝叶斯网络的罕见事件预测方法,从而可以研究控制交通事故发生频率的替代方案。因此,本文档提供了朴素泊松和ROCDM模型进行验证。开发的模型用于估计和预测作为罕见事件的交通事故,并使用ROCDM曲线对结果进行了评估。一个Naive-Poisson模型和一个基于ROC曲线的验证模型用于研究西班牙的各种道路,结果在此处显示。

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