Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/46943
Title: Розроблення моделі нейронної мережі для прогнозування дорожньо-транспортних пригод
Authors: Дзелендзяк, У. Ю.
Самотий, В. В.
Пелех, О. М.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Львівський державний університет безпеки життєдіяльності
Краківська політехніка ім. Тадеуша Костюшка
Bibliographic description (Ukraine): Дзелендзяк У. Ю. Розроблення моделі нейронної мережі для прогнозування дорожньо-транспортних пригод / У. Ю. Дзелендзяк, В. В. Самотий, О. М. Пелех // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 907. — С. 44–50.
Bibliographic description (International): Dzelendziak U. Iu. Rozroblennia modeli neironnoi merezhi dlia prohnozuvannia dorozhno-transportnykh pryhod / U. Iu. Dzelendziak, V. V. Samotii, O. M. Pelekh // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Avtomatyka, vymiriuvannia ta keruvannia. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 907. — P. 44–50.
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Автоматика, вимірювання та керування, 907, 2018
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Автоматика, вимірювання та керування
Issue: 907
Issue Date: 18-Feb-2018
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.93
Keywords: штучна нейронна мережа
регресійна модель
багатошаровий перцептрон
веб-платформа
дорожньо-транспортні пригоди
artificial neural network
regression model
multilayer perceptron
web platform
road accidents
Number of pages: 7
Page range: 44-50
Start page: 44
End page: 50
Abstract: Розроблено систему для аналізу чинників, що впливають на виникнення дорожньо-транспортних пригод (ДТП), за допомогою інструментів та бібліотек мови Python. Використовуючи досліджені чинники, розроблено та досліджено нейронну мережу для прогнозування можливості виникнення ДТП. На основі спроектованої нейронної мережі розроблено веб-платформу для автоматичного прогнозування можливості виникнення ДТП та візуального відображення обчислених ризиків на найближчу добу.
The system for factor analysis, which makes influence on road accidents appearance has been developed using Python language tools and libraries. Using investigated factors the neural network for possibility of road accident forecasting has been developed and created. Based on designed neural network the web platform for automatic forecasting of road acсidents possibility appearance and visual reflection of calculated risks for the next day has been created.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46943
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
© Дзелендзяк У. Ю., Самотий В. В., Пелех О. М., 2018
URL for reference material: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/adreslviv
https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/dtp2015
https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/mikrorayony-lvova
https://opendatabot.ua/blog/193-dtp-regions
https://darksky.net/dev/docs
http://roads.live.kiln.digital/
https://github.com/bitpixdigital/forecastiopy3
https://ops.fhwa.dot.gov/weather/q1_roadimpact.htm
https://pandas.pydata.org/
https://geopy.readthedocs.io/en/stable/
References (Ukraine): 1. Адресний реєстр Львова – Відкриті дані Львова [Електронний ресурс] // ЛКП “Міський центр інформаційних технологій”. 2018. Режим доступу: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/adreslviv.
2. Інформація про ДТП 2015 [Електронний ресурс] // Портал відкритих даних Львова. – 2016. Режим доступу: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/dtp2015.
3. Мікрорайони Львова – Набори даних – Відкриті дані Львова [Електронний ресурс] // КУ Інститут міста. –2018. – Режим доступу: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/mikrorayony-lvova.
4. Названі області, в яких частіше гинуть люди під час ДТП [Електронний ресурс] // Опендатабот. – 2018. Режим доступу: https://opendatabot.ua/blog/193-dtp-regions.
5. Dark Sky API: Documentation Overview [Електронний ресурс] // The Dark Sky Company, LLC – Режим доступу: https://darksky.net/dev/docs.
6. Death on the roads [Електронний ресурс] // http://roads.live.kiln.digital/. – 2015. Режим доступу: World Health Organization.
7. Hernandez III. A Python wrapper for the forecast. io API [Електронний ресурс] / Hernandez III. – 2017. – Режим доступу: https://github.com/bitpixdigital/forecastiopy3.
8. How Do Weather Events Impact Roads? [Електронний ресурс] // Federal Highway Administration. – 2018. Режим доступу: https://ops.fhwa.dot.gov/weather/q1_roadimpact.htm.
9. Measuring the contribution of randomness, exposure, weather, and daylight to the variation in road accident counts / E. Hermans, T. Brijs, T. Stiers, C. Offermans. // Accident Analysis & Prevention. – 1995. – № 27. – С. 1–20.
10. Python Data Analysis Library [Електронний ресурс]. – 2018. – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/.
11. Rural road safety – overview of crash statistics / M. Symmons, N. Haworth та I. Johnston // Monash University Accident Research Centre – 2014.
12. Statistics of fatal and injury road accidents in Lithuania, 2013–2016 / Lithuanian Road Administration – 2017.
13. Symmons M. Rural road safety - overview of crash statistics / M. Symmons, N. Rizenbergs, I. Johnston. – Melbourne: Monash University Accident Research Centre, 2014.
14. Welcome to GeoPy’s documentation! [Електронний ресурс] // GeoPy Contributors. – 2018. Режим доступу: https://geopy.readthedocs.io/en/stable/.
References (International): 1. Adresnyi reiestr Lvova – Vidkryti dani Lvova [Electronic resource], LKP "Miskyi tsentr informatsiinykh tekhnolohii". 2018. Access mode: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/adreslviv.
2. Informatsiia pro DTP 2015 [Electronic resource], Portal vidkrytykh danykh Lvova, 2016. Access mode: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/dtp2015.
3. Mikroraiony Lvova – Nabory danykh – Vidkryti dani Lvova [Electronic resource], KU Instytut mista. –2018, Access mode: https://opendata.city-adm.lviv.ua/dataset/mikrorayony-lvova.
4. Nazvani oblasti, v yakykh chastishe hynut liudy pid chas DTP [Electronic resource], Opendatabot, 2018. Access mode: https://opendatabot.ua/blog/193-dtp-regions.
5. Dark Sky API: Documentation Overview [Electronic resource], The Dark Sky Company, LLC – Access mode: https://darksky.net/dev/docs.
6. Death on the roads [Electronic resource], http://roads.live.kiln.digital/, 2015. Access mode: World Health Organization.
7. Hernandez III. A Python wrapper for the forecast. io API [Electronic resource], Hernandez III, 2017, Access mode: https://github.com/bitpixdigital/forecastiopy3.
8. How Do Weather Events Impact Roads? [Electronic resource], Federal Highway Administration, 2018. Access mode: https://ops.fhwa.dot.gov/weather/q1_roadimpact.htm.
9. Measuring the contribution of randomness, exposure, weather, and daylight to the variation in road accident counts, E. Hermans, T. Brijs, T. Stiers, C. Offermans., Accident Analysis & Prevention, 1995, No 27, P. 1–20.
10. Python Data Analysis Library [Electronic resource], 2018, Access mode: https://pandas.pydata.org/.
11. Rural road safety – overview of crash statistics, M. Symmons, N. Haworth ta I. Johnston, Monash University Accident Research Centre – 2014.
12. Statistics of fatal and injury road accidents in Lithuania, 2013–2016, Lithuanian Road Administration – 2017.
13. Symmons M. Rural road safety - overview of crash statistics, M. Symmons, N. Rizenbergs, I. Johnston, Melbourne: Monash University Accident Research Centre, 2014.
14. Welcome to GeoPy’s documentation! [Electronic resource], GeoPy Contributors, 2018. Access mode: https://geopy.readthedocs.io/en/stable/.
Content type: Article
Appears in Collections:Автоматика, вимірювання та керування. – 2018. – №907

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2018n907_Dzelendziak_U_Iu-Rozroblennia_modeli_44-50.pdf817.85 kBAdobe PDFView/Open
2018n907_Dzelendziak_U_Iu-Rozroblennia_modeli_44-50__COVER.png373.64 kBimage/pngView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.