Employing neural networks to predict the number of incidents on specific types of Polish roads
Loading...
Date
2024
Journal Title
item.page.issn
1899-6264
item.page.eissn
2451-0718
Volume Title
item.page.isbn
item.page.eisbn
Publisher
Oficyna Wydawnicza AFM
Abstract
The article’s goal is to predict how many accidents will occur on different types of roads
in Poland. This was accomplished by the analysis of annual data on the number of traffic
accidents in Poland by type of road. A prediction for the years 2022–2040 was developed
using police statistics. The frequency of accidents in Poland was anticipated using a few
neural network models. The findings indicate that we can still expect a stabilization of the number of road accidents. This is impacted by the rise in traffic on Polish roads and
the construction of new highways. The number of learning, test, and validation samples
chosen at random has an impact on the outcomes.
Celem artykułu jest wykonanie prognozy liczby wypadków drogowych w Polsce w zależności
od rodzaju drogi. Dokonano analizy rocznych danych dotyczących liczby wypadków
drogowych w Polsce z podziałem na kategorie dróg i na podstawie statystyk Policji
sporządzono prognozę na latach 2022–2040. Do prognozy liczby wypadków w Polsce
wykorzystano wybrane modele sieci neuronowych. Wyniki badań pokazują, że nadal możemy
się spodziewać stabilizacji liczby wypadków drogowych. Wpływ ma na to rosnąca
liczba pojazdów poruszających się na polskich drogach i tworzenie nowych dróg szybkiego
ruchu i autostrad. Wybór liczności prób losowych (uczącej, testowej i walidacji)
wpływa na otrzymane wyniki.
Description
item.page.keyword
Keywords
road accident, pandemic, forecasting, neural networks, wypadek drogowy, pandemia, prognozowanie, sieci neuronowe
Citation
Bezpieczeństwo. Teoria i Praktyka 2024, nr 3, s. 125-139.