Przestrzenno – czasowa analiza nasilenia wypadków drogowych w Polsce

W artykule dokonano identyfikacji skupień powiatów charakteryzujących się ponadprzeciętną liczbą i natężeniem wypadków drogowych oraz podjęto próbę prognozowania dziennej liczby wypadków drogowych w Polsce z wykorzystaniem lasów losowych i sztucznych sieci neuronowych. Porównano błędy sieci, w której uwzględniono wszystkie analizowane zmienne objaśniające z siecią, w której liczbę zmiennych wejściowych zredukowano w oparciu o wykres ważności zmiennych, uzyskany dla lasu losowego. Najmniejszym przeciętnym absolutnym błędem procentowym na zbiorze treningowym i testowym charakteryzował się las losowy.

This article attempts to model the daily number of road accidents in Poland using data mining methods such as random forests and artificial neural networks. There was compared the network, which takes into account all the analyzed explanatory variables to the network with reduced the number of input variables. The network with reduced set of input variables was characterized by a slightly lower average absolute percentage error on the test set than the network, which includes all explanatory variables. There was also identified clusters of poviats characterized by high risk of road accidents.