Forebygging av trafikkulykker ved bruk av avansert dataanalyse: Drivere for alvorlige utfall
| dc.contributor.author | Sildnes, Beate | |
| dc.contributor.author | Axelsen, Vebjørn | |
| dc.coverage.spatial | Norway | en_US |
| dc.date.accessioned | 2020-10-16T09:48:59Z | |
| dc.date.available | 2020-10-16T09:48:59Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/2683295 | |
| dc.description.abstract | På oppdrag fra Vegdirektoratet har BearingPoint analysert ulykkesrisiko på Europa-, riks- og fylkesveger i Norge. Avansert dataanalyse i form av maskinlæringmetoden HyperCube er benyttet for å identifisere drivere for alvorlige utfall på ulykker. Prosjektet er en supplerende analyse til arbeidet beskrevet i (BearingPoint, 2017) og i (BearingPoint, 2018), og fokuserer på enkeltulykker framfor vegsegmenter. Fra BearingPoints side har Vebjørn Axelsen vært prosjektleder, med Beate Sildnes som prosjektdeltaker. Prosjektdeltakere fra Vegdirektoratet har vært Arild Engebretsen og Jan Kristian Jensen. Datagrunnlaget for analysen er skaffet til veie gjennom et samarbeid mellom Vegdirektoratet (ved Jan Kristian Jensen) og BearingPoint. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Statens vegvesen | en_US |
| dc.language.iso | nob | en_US |
| dc.publisher | BearingPoint | en_US |
| dc.relation.ispartofseries | BearingPoint;2018/06 | |
| dc.rights | Attribution-NoDerivatives 4.0 Internasjonal | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.no | * |
| dc.subject | Vegutforming | en_US |
| dc.subject | Trafikkulykker | en_US |
| dc.subject | Datanalyse | en_US |
| dc.title | Forebygging av trafikkulykker ved bruk av avansert dataanalyse: Drivere for alvorlige utfall | en_US |
| dc.type | Report | en_US |
| dc.rights.holder | BearingPoint | en_US |
| dc.source.pagenumber | 125 | en_US |
Tilhørende fil(er)
Denne innførselen finnes i følgende samling(er)
-
Vegutforming - FoU-program (2016-2019) [9]
Vi mangler i dag nyere forskning innen vegutforming.
Med mindre annet er angitt, så er denne innførselen lisensiert som Attribution-NoDerivatives 4.0 Internasjonal