
handle: 11012/59179
In this master's thesis I presented a new statistical method KDE+ (Kernel Density Estimation plus) that allows detecting clusters of points on the linear data. I created a self-standing application that enables anybody to try the method and apply it on their own data. One possible usage of the method and application is for the detection of critical roads sections with a high concentration of traffic accidents. Development of the application includes analysis of KDE+ statistical method, design of appropriate program structures and the implementation. Optimization were carried out to achieve higher performance after creating the prototype. At the end the software was validated by analysing vehicle collision data from the police database of the Czech Republic.
V rámci diplomové práce jsem představil novou statistickou metodu KDE+ (Kernel Density Estimation plus), pomocí níž lze detekovat shluky bodů na liniových datech. Vytvořil jsem samostatně běžící aplikaci, která umožní případným zájemcům si zmíněnou metodu vyzkoušet a aplikovat ji na svá vlastní data. Metodu i aplikaci lze použít k detekci míst, v nichž se koncentrují dopravní nehody. Tvorba aplikace zahrnovala analýzu statistické metody KDE+, návrh vhodných programových struktur a samotnou implementaci. Po vytvoření funkčního prototypu byly prováděny optimalizace za účelem dosažení vyššího výkonu. Následně proběhlo testování aplikace na datech o nehodách v silniční síti České republiky.
A
kritická místa na komunikacích, probability, pravděpodobnost, dopravní nehody, transport accidents, transport, jádrový odhad hustoty, kernel density estimation, doprava, KDE+, Monte Carlo, hazardous road location, shlukování, clustering
kritická místa na komunikacích, probability, pravděpodobnost, dopravní nehody, transport accidents, transport, jádrový odhad hustoty, kernel density estimation, doprava, KDE+, Monte Carlo, hazardous road location, shlukování, clustering
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
