Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Modelling driver propensity for traffic accidents: a comparison of multiple regression analysis and fuzzy approach
Autoři: Čubranić-Dobrodolac Marjana | Švadlenka Libor | Čičević Svetlana | Dobrodolac Momčilo
Rok: 2019
Druh publikace: článek v odborném periodiku
Název zdroje: International Journal of Injury Control and Safety Promotion
Název nakladatele: Taylor & Francis Inc
Místo vydání: Philadelphia
Strana od-do: nestránkováno
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Modelování sklonu řidiče k dopravním nehodám: srovnání vícenásobné regresní analýzy a fuzzy přístupu Tento výzkum navrhuje model hodnocení a podpory rozhodování, který by se měl použít, když by měl být řidič vyšetřen ohledně jejich náchylnosti k dopravním nehodám, na základě odhadu psychologických vlastností řidiče. Navržený model byl testován na vzorku 305 ovladačů. Každý účastník absolvoval čtyři psychologické testy: stupnice Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11), Dotazník agresivního chování při řízení (ADBQ), Dotazník chování řidiče v Manchesteru (DAQ) a Dotazník pro sebehodnocení schopnosti řídit. Kromě toho účastníci absolvovali rozsáhlý demografický a řidičský průzkum. Byly testovány různé fuzzy inferenční systémy a každý byl definován pomocí známé Wang-Mendelovy metody pro definici pravidla na základě empirických dat. Za tímto účelem byl navržen a využit programovací kód. Na základě získaných výsledků bylo určeno, která kombinace uvažovaných psychologických testů poskytuje nejlepší predikci sklonu řidiče k dopravním nehodám. To nejlepší z uvažovaných fuzzy inferenčních systémů by mohlo být použito jako nástroj pro podporu rozhodování v různých situacích, například při postupech náboru profesionálních řidičů. Platnost navrženého fuzzy přístupu byla potvrzena, protože jeho implementace poskytla lepší výsledky než ze statistik, v tomto případě vícenásobné regresní analýzy. Dopravní nehody; bezpečnost na silnicích; jízdní chování; fuzzy systémy; fuzzy pravidla založená na datech; vícenásobná regrese
eng Modelling driver propensity for traffic accidents: a comparison of multiple regression analysis and fuzzy approach This research proposes an assessment and decision support model to use when a driver should be examined about their propensity for traffic accidents, based on an estimation of the driver's psychological traits. The proposed model was tested on a sample of 305 drivers. Each participant completed four psychological tests: the Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11), the Aggressive Driving Behaviour Questionnaire (ADBQ), the Manchester Driver Attitude Questionnaire (DAQ) and the Questionnaire for Self-assessment of Driving Ability. In addition, participants completed an extensive demographic and driving survey. Various fuzzy inference systems were tested and each was defined using the well-known Wang-Mendel method for rule-base definition based on empirical data. For this purpose, a programming code was designed and utilized. Based on the obtained results, it was determined which combination of the considered psychological tests provides the best prediction of a driver's propensity for traffic accidents. The best of the considered fuzzy inference systems might be used as a decision support tool in various situations, such as in recruitment procedures for professional drivers. The validity of the proposed fuzzy approach was confirmed as its implementation provided better results than from statistics, in this case multiple regression analysis. Traffic accidents; road safety; driving behaviour; fuzzy systems; fuzzy rules based on data; multiple regression

Katedry

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte

© 2023 Univerzita Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Telefon: 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Správce webu, RSS
ID datové schránky: f5vj9hu
Prohlášení o přístupnosti
Drupal web od drupal web Drupal ᐬrts