ログインしてください

文献・情報検索システム

日本語

ENGLISH

ヘルプ

ログインしてください

  • 詳細情報

米国事故データを用いた車両カテゴリーを選定した重症度予測

Injury Severity Prediction based on Select Vehicle Category of Real-World Accidents Data

書誌事項

カテゴリ研究論文
カテゴリ(英)ResearchPaper

翻訳

著者1) 江島 晋, 2) 後藤 司, 3) Peng Zhang, 4) Kristen Cunningham, 5) Stewart Wang
著者(英)1) Susumu Ejima, 2) Tsukasa Goto, 3) Peng Zhang, 4) Kristen Cunningham, 5) Stewart Wang
勤務先1) SUBARU, 2) SUBARU, 3) University of Michigan, 4) University of Michigan, 5) University of Michigan
抄録NASS-CDSから衝突時の乗員傷害を予測するアルゴリズムを開発した。対象車両はSUBARU車が属する車両カテゴリーを選び,重傷(ISS 15+)を負う確率を予測した.モデルの感度と特異度は45.1%と96.6%であり,有意な因子は速度変化,ベルト有無,年齢であった.また,助手席乗員の影響が大きく,側突の場合に顕著にみられることがわかった
抄録(英)An injury severity prediction algorithm for AACN was developed using a logistic regression model to predict the probability of sustaining an Injury Severity Score (ISS) 15+ injury. National Automotive Sampling System Crashworthiness Data System (NASS-CDS: 1999-2015) and model year 2000 or later were filtered for new case selection criteria, based on vehicle body type, to match SUBARU vehicle category. Moreover, presence of the right-front passenger and its interaction with crash direction were considered, which affected risk prediction significantly especially in the side-impact crashes. Variable selection techniques were used to construct the final ISP algorithm with relevant features. In this paper, we presented results of injury prediction algorithms, which do consider the effect of a right-front passenger were proposed. The area under the receiver operator characteristic curve (AUCs) was used as the metric to evaluate model performances, AUC was 0.862 with the model for cross-validation. Delta-V, seat belt use, and crash direction were important predictors of serious injury, and moreover, the presence of right-front passenger was a significant injury risk modifier, especially for side impact crashes.

翻訳

検索について

閉じる

検索ボックスの使い方

検索条件は最大5件まで入力可能です。検索ボックスの数は右側の「+」「−」ボタンで増減させることができます。
一つの検索ボックス内に、複数の語句をスペース(全角/半角)区切りで入力した場合、入力した語句の“すべてを含む”データが検索されます(AND検索)。
例)X(スペース)Y →「XかつY(を含む)」

「AND」「OR」プルダウンの使い方

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。
例)X AND Y →「XかつY(を含む)」  X OR Z →「XまたはZ(を含む)」
AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。
例)X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)
AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。
例)W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

検索フィルタの使い方

検索結果の件数が多すぎる場合など、さらに絞り込みしたいときに「検索フィルタ」を使います。各項目にチェックを入れると、その項目が含まれるデータのみに検索結果が絞り込まれます。
各項目後ろの「()」内の数字は、その項目が含まれるデータの件数です。

検索のコツ

著者名で検索するときは、「自動車 太郎」のように、姓名をスペースで区切って入力してください。