Dynamic Segmentation Method for Identification of Accident-Prone Road Segments using Genetic Algorithm

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,159

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

TTC14_040

تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1394

چکیده مقاله:

This paper presents heuristic methods for identification of accident-pronesegments in using Genetic Algorithm in with dynamic segmentation method.Physical and mental injuries as well as large social and economic costs make thegovernments pay attention to the road safety carefully. This study focus onfinding the location of accidents that are occurring on the road. In fact, forlimiting the large budget to repair and maintenance the some parts of the road toimprove the safety of the road, we should find the areas and segments that havemore accidents on them. So, it's so important to identify the segments with highnumber of accidents and their lengths in order to optimize road safety with thelimited budget. In this study, first we suggest a novel chromosome codingmethod and a fitness function can work with Genetic Algorithm. Then wecompare the proposed method with the other fixed segmentation methods. Theproposed method is as a dynamic segmentation method that has huge advantagescompared to static segmentation methods. This method has great improvementon the variance of the accident density, which has more than two times highervariance compared to the fixed conventional methods.

کلیدواژه ها:

Dynamic Segmentation ، Genetic Algorithm ، Identification of Accident-Prone Segments

نویسندگان

Amin Mirza Broujerdian

Department of Civil Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

Masoud Fetanat

Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran

Vahid Abolhasannejad

School of Transportation, Southeast University, Nanjing, China

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :