I detta dokument används djupt lärande för att upptäcka trafikolyckan med hjälp av data från sociala medier. För det första undersöker vi noggrant det 1 år över 3 miljoner tweetinnehåll som rör trafikolyckor i två storstadsområden: Northern Virginia och New York City. Våra resultat visar att parade polletter kan fånga de föreningsregler som ingår i de olycksrelaterade tweets och ytterligare öka noggrannheten i trafikolyckor upptäckt. För det andra, två djupt lärande metoder: Deep Belief Network (DBN) och Long Short-Term Memory (LSTM) undersöks och genomförs i extraherade polletter. Resultat visar att DBN kan få en total noggrannhet på 85% med ca 44 individuella token funktioner och 17 parade token funktioner. Klassificeringen resultat från DBN överträffar de av Support Vector Machines (SVMs) och övervakad Latent Dirichlet tilldelning (sLDA). Slutligen, för att bekräfta denna studie, jämför vi de olycksrelaterade tweetsen med både trafikolycksloggen på motorvägar och trafikdata på lokala vägar från 15 000 loopdetektorer. Det konstateras att nästan 66 % av de olycksrelaterade tweetsen kan placeras i olycksjournalen och att mer än 80 % av dem kan kopplas till närliggande onormala trafikuppgifter. Flera viktiga frågor om att använda Twitter för att upptäcka trafikolyckor har tagits upp genom jämförelsen, inklusive plats- och tidsförskjutningar, samt egenskaper hos inflytelserika användare och hashtaggar.
Zhang m.fl. REF använde två metoder för djupt lärande: nätverk för djup tro (DBN) och långsiktigt korttidsminne (LSTM) för att studera de extraherade polletter som kan fånga de föreningsregler som ingår i olyckan.
A deep learning approach for detecting traffic accidents from social media data
{'venue': 'Zhang, Z., He, Q., Gao, J. and Ni, M., 2018. A deep learning approach for detecting traffic accidents from social media data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 86, pp.580-596', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}