التنبؤ بالحوادث المرورية في مدينة اللاذقية باستخدام الشبكات العصبونية الصنعية

المؤلفون

  • شذى أسعد جامعة تشرين
  • نورا حمدان جامعة تشرين

الكلمات المفتاحية:

التنبؤ - موديل - الحوادث المرورية - الشبكات العصبونية الصنعية.

الملخص

تشكّل هذه الدراسة خطوة تمهيدية لوضع موديل رياضي للتنبؤ بالحوادث المرورية في مدينة اللاذقية، يعتمد على عدد من العوامل الخارجية، والتي تشمل كلّاً من الخصائص الهندسية، والغزارات المرورية، وبيانات الحوادث المرورية. وأما هدفها الرئيسي فهو تخفيض عدد الحوادث المرورية المتوقعة مستقبلاً على الشوارع الرئيسية في المدينة، حيث تمت الدراسة على شوارع شريانية مختلفة فيها من حيث أهميتها ومن حيث عدد الحوادث المرورية المسجلة عليها، ومن حيث تنوع خصائصها هندسياً، وذلك من أجل الإلمام الكافي بظروف الحركة المرورية في المدينة اعتماداً على أسباب مختلفة، لا تعتمد على السلوك الإنساني للسائقين أو على خصائص العربة.

تم إجراء تحليل إحصائي لبيانات الحوادث المرورية للأعوام 2014 و 2015 و 2016 و 2017 على الشوارع المدينية في مدينة اللاذقية، حيث تم تصنيف الحوادث حسب خطورتها وزمن حدوثها ومكان وقوعها، وتمّ جمع البيانات اللازمة ورقمنتها ضمن بيئة برمجية في برنامج Excel Microsoft، ومن ثم بناء نموذج التنبؤ باستخدام أداة الشبكات العصبونية الصنعية في برنامج الماتلاب MATLAB، حيث تمّ إدخال بيانات 319 حادثاً مرورياً كانت قد سُجلت في الأعوام 2015 و 2016 و 2017، والتي تمّ تقسيمها في ثلاث مجموعات( التدريب والتحقق والاختبار). أعطت الشبكة العصبونية ذات الهيكلية(10-10-1)  قيماً عالية لمعامل الارتباط، حيث بلغت قيمة R الكلية خلال المراحل الثلاث 0.931236 ، وهي قيمة قريبة جداً من الواحد، وبالتالي الشبكة المصممة مثالية وتحقق الاستجابة للتنبؤ بالحوادث المرورية شهرياً وبدقة عالية جداً.

السير الشخصية للمؤلفين

شذى أسعد، جامعة تشرين

أستاذ مساعد ـــ قسم هندسة المواصلات والنقل ـــ كلية الهندسة المدنية

نورا حمدان، جامعة تشرين

طالب دراسات عليا (ماجستير) ـــ قسم هندسة المواصلات والنقل ـــ كلية الهندسة المدنية

التنزيلات

منشور

2021-03-10

كيفية الاقتباس

1.
أسعد ش, حمدان ن. التنبؤ بالحوادث المرورية في مدينة اللاذقية باستخدام الشبكات العصبونية الصنعية. Tuj-eng [انترنت]. 10 مارس، 2021 [وثق 14 مايو، 2024];43(1). موجود في: http://www.journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/10394

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين