LSTM Network Analysis of Vehicle-Type Fatalities on Great Britain’s Roads

要約

この研究では、長期短期記憶 (LSTM) ネットワークの予測機能を利用して、英国の交通事故を分析および予測しています。
これは、効果的な予防策を考案するために最も重要な交通事故予測の課題に取り組みます。
私たちは、運輸省 (DfT) から提供された、1926 年から 2022 年までに報告された衝突、死傷者、および車両の関与を含む広範なデータセットを利用しました。
データには、欠損値の修正と特徴の正規化のための厳格な処理が施され、堅牢な LSTM ネットワーク入力が保証されます。

要約(オリジナル)

This study harnesses the predictive capabilities of Long Short-Term Memory (LSTM) networks to analyse and predict road traffic accidents in Great Britain. It addresses the challenge of traffic accident forecasting, which is paramount for devising effective preventive measures. We utilised an extensive dataset encompassing reported collisions, casualties, and vehicles involvements from 1926 to 2022, provided by the Department for Transport (DfT). The data underwent stringent processing to rectify missing values and normalise features, ensuring robust LSTM network input.

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