Анализ возможностей применения методов машинного обучения и анализа больших данных для выявления факторов риска в управлении безопасностью дорожной инфраструктуры

Abstract

В данной статье рассматриваются возможности применения методов машинного обучения и анализа больших данных для выявления факторов риска в управлении безопасностью дорожной инфраструктуры. Проанализированы современные подходы и алгоритмы, позволяющие эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных о дорожно-транспортных происшествиях и состоянии дорожной инфраструктуры. Предложена новая методика, основанная на комбинации методов машинного обучения и пространственного анализа, для выявления скрытых закономерностей и прогнозирования потенциальных рисков. Полученные результаты могут быть использованы для повышения безопасности дорожного движения и оптимизации управления дорожной инфраструктурой.