ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ

03.00.00 Биологические науки

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ

Печать

Создано: 18.06.2021, 14:40

Ларионов К.О.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Ларионов Константин Олегович – аспирант, кафедра вычислительной техники и защиты информации, Оренбургский государственный университет, г. Оренбург

Аннотация: в статье анализируется статистика автомобильных дорожно-транспортных происшествий. Актуальность разработки и внедрения метода прогнозирования статистики автомобильных дорожно-транспортных происшествий обуславливается тем, что применяемый метод прогнозирования позволяет достаточно точно определить прогнозное значение с максимальной погрешностью меньше 15%. Автоматизированные методы прогнозирования на сегодняшний день помогают быстрому принятию решений в конкретной предметной области за счет быстрой обработки большого количества статистических данных.

Ключевые слова: защита, система, информация, программное обеспечение, дорожно-транспортные происшествия, прогноз, статистика, автомобиль.

FORECASTING STATISTICAL DATA OF ROAD TRANSPORTATION ACCIDENTS

Larionov K.O.

Larionov Konstantin Olegovich – Postgraduate, DEPARTMENT OF COMPUTING AND INFORMATION SECURITY, ORENBURG STATE UNIVERSITY, ORENBURG

Abstract: The article analyzes the statistics of road traffic accidents. The relevance of the development and implementation of a method for predicting statistics of road traffic accidents is due to the fact that the applied forecasting method allows you to accurately determine the predicted value with a maximum error of less than 15%. Automated forecasting methods today help rapid decision-making in a specific subject area due to the rapid processing of a large amount of statistical data.

Keywords: protection, system, information, software, road traffic accidents, forecast, statistics, car.0

Список литературы / References

Аралбаев Т.З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов на основе принципов самоорганизации; Т.З. Аралбаев; Уфа: Гилем, 2003. 247 с.: ил.
Аралбаев Т.З. Проектирование вычислительных систем: лабораторные работы и методические указания / Т.З. Аралбаев, Р.Р. Галимов, Р.И. Хасанов; Оренбургский гос. ун-т. Оренбург: ОГУ, 2012. 64 с.
Атаманова М.В. Прогнозирование показателей производственной безопасности / М.В. Атаманова. [Электронный ресурсhttps://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-v-korotkih-vremennyh-ryadah-metodologicheskie-i-metodicheskie-aspekty/ (дата обращения: 09.04.2020).
Барбашова Е.В. Прогнозирование в коротких временных рядах: методологические и методические аспекты / Е.В. Барбашова, И.В. Гайдамакина, Н.В. Польшакова. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https:// cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-v-korotkih-vremennyh-ryadah-metodologic heskie-i-metodicheskie-aspekty/ (дата обращения: 09.04.2020).
Александров Н.Н. Прогнозирование количества транспортных средств, вовлеченных в ДТП на двухполосных внегородских автомобильных дорогах / Александров Н.Н. Владимир: Издательство: ФАУ РОСДОРНИИ (Москва), 2012. С. 173-189.
Луценко Е.В. Адаптивная семантическая информационная модель прогнозирования рисков совершения ДТП / Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Майкоп: Издательство: Адыгейский государственный университет (Майкоп), 2008. С. 55-59.
Скоробогатченко Д.А. Нечеткая нейросетевая модель для прогнозирования числа ДТП региона в условиях ограниченной информации / Скоробогатченко Д.А., Ерохин А.В. Волгоград: Издательство: Волгоградский государственный технический университет (Волгоград), 2014. С. 174-181.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ларионов К.О. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ // Проблемы современной науки и образования № 6 (163), 2021. - С. {см. журнал}.