Analiza typologiczna wypadków drogowych z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Kohonena

W artykule zaprezentowano wyodrębnienie wzorców wypadków drogowych na podstawie cech drogi i jej otoczenia w miejscu zdarzenia oraz cech zagrożenia wyrażonych przez zachowanie sprawcy, rodzaj zdarzenia oraz status wypadku. Analizowane dane poddano wielowymiarowej segmentacji wykorzystując metodę silnie skorelowaną z techniką komputerową jaką jest sztuczna sieć neuronowa bez nauczyciela - mapa Kohonena w wersji uczenia sekwencyjnego. Analiza typologiczna wypadków z udziałem jednego pojazdu wskazuje na istnienie wyraźnie wyodrębnionych wzorców wypadkowych. Najważniejszym atrybutem mającym znaczenie w procesie wyodrębniania tych wzorców jest status wypadku (cecha zagrożenia).

The objective of the paper is the identification of accident patterns. The patterns are defined on the basis of both road characteristics in the accident location and traffic safety threat features that describe the roadway hazard, i.e. driver's behaviour, accident type, and accident severity. The analysed data were subject to multivariate segmentation by means of a method that is strongly connected with computer techniques, This is unsupervised artificial neural network - the Kohonen map in the version of sequential learning. The single-vehicle road accident typology analysis made it possible to identify distinct accident patterns. The analysis indicates that accident severity plays the most important role in the road accident profiling tasks.