Kostnaderna för dödsfall och skador på grund av trafikolyckor har stor inverkan på samhället. Denna uppsats presenterar vår forskning för att modellera svårighetsgraden av skador till följd av trafikolyckor med hjälp av artificiella neurala nätverk och beslut träd. Vi har tillämpat dem på en faktisk datamängd som erhållits från National Automotive Sampling System (NASS) Allmänna Uppskattningar System (GES). Experimentresultaten visar att beslutsträdet i alla fall överträffar det neurala nätverket. Vår forskningsanalys visar också att de tre viktigaste faktorerna vid dödlig skada är förarens bilbältesanvändning, vägbanans ljustillstånd och förarens alkoholanvändning.
Därefter, Mio et al. REF använde ett beslutsträd för att analysera trafikolyckornas svårighetsgrad.
Traffic Accident Analysis Using Decision Trees and Neural Networks
{'venue': 'IADIS International Conference on Applied Computing, Portugal, IADIS Press, Pedro Isaias et al. (Eds.), ISBN: 9729894736, Volume 2, pp. 39-42, 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}