Login for students

Login for employees

Publication detail

A bee colony optimization (BCO) and type-2 fuzzy approach to measuring the impact of speed perception on motor vehicle crash involvement
Authors: Čubranić-Dobrodolac Marjana | Švadlenka Libor | Cicevic Svetlana | Trifunovic Aleksandar | Dobrodolac Momcilo
Year: 2021
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Soft Computing
Publisher name: Springer
Place: New York
Page from-to: nestránkováno
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Optimalizace pomocí mravenčích kolonií a fuzzy přístup druhého typu použitý k měření vlivu vnímání rychlosti jízdy na účast v dopravní nehodě Velkou výzvou tohoto článku je zjistit jak mají různé formy vnímání rychlosti jízdy řidičem vliv na jeho účasti v dopravní nehodě. K modelování tohoto vztahu je použit fuzzy inferenční systém druhého typu (T2FIS). Další obecnou výzvou je zlepšit výsledky sedmi vytvořených T2FIS ve smyslu shody s empirickými daty. To je dosaženo prostřednictvím návrhu algoritmu založeného na BCO metaheuristice. Hlavní inovací tohoto algoritmu je způsob jak jsou identifikovány testovací body v rámci fuzzy přístupu druhého typu, což ovlivňuje účinnost provedení. Sběr dat byl realizován prostřednictvím dvanácti experimentů. Celkem 178 mladých řidičů posuzovali rychlost jízdy ze čtyř perspektiv. Tři z nich se vztahují ke vnímání rychlosti jízdy ostatních vozidel na pozemní komunikaci, zatímco čtvrtý se vztahuje k posouzení vlastní rychlosti jízdy. Vždy jsou posuzovány tři rychlosti 30 km/h, 50 km/h a 70 km/h. Výsledkem navrhovaného algoritmu je vztah mezi různými způsoby vnímání rychlosti jízdy a účasti na dopravní nehodě, který je kvantifikován. Algoritmus založený na optimalizaci pomocí mravenčích kolonií dosahuje zlepšení o 21,17 % ve srovnání s počáteční T2FIS. Finální výsledky naznačují, že u řidičů kteří špatně vnímají rychlost jízdy svého vozidla a těch, na které se dívají zezadu, je zvýšené riziko účasti na dopravní nehodě ve srovnání s ostatními formami vnímání rychlosti jízdy. To může být užitečné v různých vzdělávacích programech a v procesech přijímání nových řidičů. bezpečnost silniční dopravy; dopravní nehody; vnímání rychlosti jízdy z pohledu řidiče; fuzzy inferenční systém; optimalizace pomocí mravenčích kolonií; metaheuristika
eng A bee colony optimization (BCO) and type-2 fuzzy approach to measuring the impact of speed perception on motor vehicle crash involvement The major challenge of this paper is to examine how various forms of speed perception affect motor vehicle crash (MVC) involvement. To model this relationship, we use a type-2 fuzzy inference system (T2FIS). Another general challenge is to improve the performance of seven created T2FISs in a sense of compliance with the empirical data. This is achieved by a proposal of an algorithm based on the bee colony optimization (BCO) metaheuristic. The main novelty of this algorithm is the way how the testing points are selected in a type-2 fuzzy environment, which influences the execution efficiency. Data collection was carried out in twelve experiments. A total of 178 young drivers assessed the speed level from four positions; three of them relate to the speed perception of other vehicles on the road, while the remaining one represents the assessment of their own speed. At each position, three speed levels were assessed: 30, 50, and 70 km/h. As a result of the implemented methodology, a relationship between the various forms of speed perception and participation in MVCs can be quantified. The BCO-based algorithm achieved an average improvement of 21.17% in the performance of the initial T2FIS structures. The final results indicate that the drivers whose speed perception of the vehicle they are looking at from the rear side, as well as of the own vehicle, is poor have an elevated risk toward participation in MVCs compared to other forms of speed perception. This can be useful in various educational and recruitment procedures. Road safety; Motor vehicle crashes; Speed perception; Fuzzy inference system; Bee colony optimization; Metaheuristic optimization

Departments

Other Parts

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives