Hierarchical Data Clustering Analysis of Rural Traffic Accidents, Case study: Semnan-Garmsar Road
محل انتشار: هشتمین کنگره ملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,587
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCCE08_0091
تاریخ نمایه سازی: 5 مهر 1393
چکیده مقاله:
According to the World Health Organization (WHO), more than 1.2 million people die each year in motor vehicle accidents and more than 50 million are injured each year worldwide. Road traffic accidents are assumed to be social health challenge, as they almost always result in injuries, fatalities and damages. Oneof the most important issues in rural planning is developing sustainable public transportation. The basic condition for this purpose is statistical analysis on accident data. Clustering techniques is considered as a subset of data mining that one of its techniques used for analyzing hotspots. This study focus onhierarchical approach for clustering these data. A real case study (Semnan-Garmsar road in Semnanprovince) has been studied in this research using PASW (SPSS) 19. Hierarchical method yielded a dendrogram for fatal accidents representing the nested grouping of the pattern for this type of accidents
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Gholam Ali Shafabakhsh
Associate Professor, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, I.R. of Iran
Reza Sheikh
Assistant professor, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University
Afshin Family
Student of Graduate Studies, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, I.R. of Iran
Morteza Bagherzadeh
Student of Graduate Studies, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University, Shahrood, I.R. of Iran
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 :