جاده

جاده

پیش‌بینی شدت حوادث ترافیکی در جاده‌های برون‌شهری استان اصفهان با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
2 دانشیار، گروه عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
چکیده
تکنیک‌های یادگیری عمیق نقشی مهمی در دنیای مُدرن امروزی ایفا می‌کنند. در سال‌های اخیر شبکه عصبی بازگشتی منجر به تحقیقات گسترده‌ای برای پیش‌بینی سری‌های زمانی شده است. این مطالعه تلاش می‌کند تا با در نظر گرفتن وابستگی‌های سری زمانی با استفاده از شبکه‌ عصبی بازگشتی مبتنی بر الگوریتم حافظه طولانی کوتاه‌مدت، جهت پیش‌بینی شدت صدمات رانندگی براساس 10269 سوابق تصادفی که از سال 1397 الی آذر 1400 در جاده‌های استان اصفهان رُخ داده است، طراحی و پیاده‌سازی شود. برای انجام این کار چندین معماری و پیکربندی شبکه از طریق جستجوی سیستماتیک شبکه برای تعیین یک شبکه بهینه برای پیش‌بینی شدت آسیب تصادفات ترافیکی مورد آزمایش قرار گرفتند. معماری شبکه انتخاب شده به طور کامل با هفت متغیر مستقل، یک لایه حافظه طولانی کوتاه مدت با 64 گره ورودی و یک لایه خروجی با تابع بیشینه هموار تشکیل شده است. همچنین برای درک مزایا و مقایسه بهتر در این مدل، دو الگوریتم بهینه از جمله الگوریتم گرادیان نزولی تصادفی و الگوریتم بهینه آدام نیز باهم مقایسه شدند به-طوری که نتایج حاصل از مدل روی شبکه، نشان داد که الگوریتم بهینه آدام بهتر از الگوریتم گرادیان نزولی تصادفی عمل می‌کند چرا که دقت مدل در هنگام استفاده از الگوریتم آدام برابر با 26/73 % شد در حالی که برای الگوریتم گرادیان نزولی تصادفی دقت مدل به 20/68 % رسید. یافته‌های این مطالعه نشان داد که مدل شبکه‌ عصبی بازگشتی در چهارچوب یادگیری عمیق می‌تواند ابزار امیدوارکننده‌ای برای پیش‌بینی شدت تصادفات باشد.
کلیدواژه‌ها

- برادران رحمانیان و کی منش، محمودرضا (2021). پیش بینی شدت تصادفات جاده­ای با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مقایسه آن با روش آنالیز چند متغیره. نشریه جاده، دوره 29، شماره(106)، 1-10.
-Afandizadeh, M. Ziyadi Rezaie Moghaddam, F. (2011). Prediction of accident severity using artificial neural networks. International Journal of Civil Engineering, 9(1): 41-48.
-Aghayan, Kunt and N. Noii (2011). Prediction for traffic accident severity: comparing the artificial neural network, genetic algorithm, combined genetic algorithm and pattern search methods. Transport 26(4): 353-366.
-Anderson, A .Mokhtarimousavi, Azizinamini and M. Hadi (2020). Factors affecting injury severity in vehicle-pedestrian crashes: A day-of-week analysis using random parameter ordered response models and Artificial Neural Networks. International Journal of Transportation Science and Technology, 9(2): 100-115.
-Antić, Jovanović, Lipovac, Vujanić and Pešić (2013). Bottom-Up" and" Top-Down" Approach for Defining Road Safety Strategy-Case Study: City of Belgrade. International Journal for Traffic & Transport Engineering, 3(2).
-Abdel-Aty, Cai, Gong and Yuan, J (2019). Real-time crash risk prediction using long short-term memory recurrent neural network. Transportation Research Record, 2673(4): 314-326.
 -B. Pradhan and Sameen, M. I. (2017). Severity prediction of traffic accidents with recurrent neural networks. Applied Sciences, 7(6): 476.
-Bai, Y., J. Xie, C. Liu, Y. Tao, B. Zeng and C. Li (2021). Regression modeling for enterprise electricity consumption: A comparison of recurrent neural network and its variants. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 126: 106612.
-Bargegol, I., V. N. M. Gilani, M. Ghasedi and M. Ghorbanzadeh (2016). Delay modeling of un-signalized roundabouts using neural network and regression. Computational Research Progress in Applied Science & Engineering, 2(1): 28-34.
-Chakraborty, A., D. Mukherjee and S. Mitra (2019). Development of pedestrian crash prediction model for a developing country using artificial neural network. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 26(3): 283-293.
-Chen, Cui, Zheng, Li, Zhu, M., Ma, Tang, and Wang (2019). Traffic accident’s severity prediction: A deep-learning approach-based CNN network. IEEE Access, 7: 39897-39910.
-Ghasedi, M., M. Sarfjoo and I. Bargegol (2021). Prediction and analysis of the severity and number of suburban accidents using logit model, factor analysis and machine learning: a case study in a developing country. SN Applied Sciences, 3(1):1-16.
 
-Hossain, Islam and Shaik, M. E. (2021). A review on neural network techniques for the prediction of road traffic accident severity. Asian Transport Studies 7,100040.
-Lee, J., T. Yoon, S. Kwon and J. Lee (2019). Model evaluation for forecasting traffic accident severity in rainy seasons using machine learning algorithms: Seoul city study. Applied Sciences, 10(1): 129.
-K. Ksaibati, S. Nazneen and Rezapour, M. (2020). Application of deep learning techniques in predicting motorcycle crash severity. Engineering Reports 2(7): e12175.
-Khayamim Imaninasab and Shiran, G.(2021). Crash Severity Analysis of Highways Based on Multinomial Logistic Regression Model, Decision Tree Techniques, and Artificial Neural Network: A Modeling Comparison. Sustainability, 13(10): 5670.
- Liu, Y. Hu and J. Lei ,Ren, H., Y. Song, J. (2017). A deep learning approach to the prediction of
short-term traffic accident risk. arXiv preprint arXiv,1710.09543.
-G. Zhang,T. Ma, Yu, H., P. Liu and Z. Li, (2021). Fusion convolutional neural network-based interpretation of unobserved heterogeneous factors in driver injury severity outcomes in single-vehicle crashes. Analytic Methods in Accident Research, 30: 100157.
-Guerrero, Jinadasa, Maegga and Zimmerman, K. (2015). Road traffic injury on rural roads in Tanzania: measuring the effectiveness of a road safety program. Traffic Injury Prevention, 16(5):
456-460.
-Organization, W. H. (2019). Global status report on alcohol and health 2018, World Health Organization.
Qian, Y., X. Zhang, G. Fei, Q. Sun, X. Li, L. Stallones and H. Xiang (2020). Forecasting deaths of road traffic injuries in China using an artificial neural network. Traffic injury Prevention, 21(6): 407-412.