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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Li Zi Xuan (Kunsan National University) Hyunho Yang (Kunsan National University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.3
발행연도
2023.9
수록면
225 - 232 (8page)

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Owing to advancements in intelligent transportation systems (ITS) and artificial-intelligence technologies, various machinelearning models can be employed to simulate and predict the number of traffic accidents under different weather conditions. Furthermore, we can analyze the relationship between weather and traffic accidents, allowing us to assess whether the current weather conditions are suitable for travel, which can significantly reduce the risk of traffic accidents. In this study, we analyzed 30000 traffic flow data points collected by traffic cameras at nearby intersections in Washington, D.C., USA from October 2012 to May 2017, using Pearson’s heat map. We then predicted, analyzed, and compared the performance of the correlation between continuous features by applying several machine-learning algorithms commonly used in ITS, including random forest, decision tree, gradient-boosting regression, and support vector regression. The experimental results indicated that the gradient-boosting regression machine-learning model had the best performance.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORKS
Ⅲ. DATA PREPARATION PROCESS AND METRICS
Ⅳ. EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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