Deep learning model for accident risk prediction

事故风险预测的深度学习模型

基本信息

  • 批准号：
    20K14851
  • 负责人：
    Tsubota Takahiro
  • 金额：
    $ 2.58万
  • 依托单位：
    Ehime University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份：
    2020
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2020-04-01 至 2022-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
交互作用項の多重共線性が ANN モデルのパフォーマンスに及ぼす影響
交互项多重共线性对 ANN 模型性能的影响
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Celso Luis FERNANDO;吉井稔雄;坪田隆宏;白柳洋俊
  • 通讯作者：
    白柳洋俊
A Factor Extraction Method using Deep Learning Technique on Traffic Accident Risk
一种利用深度学习技术的交通事故风险因子提取方法
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Celso Luis Fernando;Toshio Yoshii;Takahiro Tsubota;Hirotoshi Shirayanagi
  • 通讯作者：
    Hirotoshi Shirayanagi
PREDICTION OF TRAFFIC ACCIDENT LIKELIHOOD ON INTERCITY EXPRESSWAY BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
卷积神经网络预测城际高速公路交通事故概率
首都高速道路におけるAIを用いたオンライン事故リスク算定モデルの構築と活用可能性の検証
首都高速人工智能在线事故风险计算模型构建及适用性验证
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    田中淳;吉井稔雄;坪田隆宏;田畑大;川松祐太;Chhatkuli Subas;城所貴之
  • 通讯作者：
    城所貴之
Effect of the Multicollinearity of Interaction Terms on the Performance of the ANN Model
交互项的多重共线性对 ANN 模型性能的影响
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Celso Luis FERNANDO;Toshio YOSHII;Takahiro TSUBOTA;Hirotoshi SHIRAYANAGI
  • 通讯作者：
    Hirotoshi SHIRAYANAGI
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    $ 2.58万
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