Klasyfikator neuronowy RBF rozmiaru szkody komunikacyjnej

• Autorzy: Czech P. , Figlus T. , Kałuża R. , Łukasik R.

Warianty tytułu

EN

RBF neural classifier of the communication damage size

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wyniki prób zastosowania sieci neuronowej typu RBF do określenia rozmiaru szkody komunikacyjnej będącej skutkiem kolizji drogowej. Jako parametr badawczy przyjęto rozmiar szkody określony współczynnikiem zależnym od kosztu naprawy uszkodzonego pojazdu oraz jego wartości rynkowej. Elementy mechanizmu szkodowego determinujące sposób kwalifikacji szkody stanowiły czynniki wewnętrzne układu, tj. cechy techniczne pojazdów, cechy osobnicze kierujących, wpływ czynników atmosferycznych oraz lokalizacji czasowo-przestrzennej zdarzenia. Badaniem objęto przypadki zgłoszone celem likwidacji w śląskim oddziale jednego z zakładów ubezpieczeń. W przeprowadzonych badaniach sprawdzono działanie sieci neuronowych przy ograniczonej liczbie danych wejściowych.

EN

In the article the results of the attempts of RBF neural network application to define the size of a communication damage being the result of a road collision were presented. The size of the damage was used as a research parameter defined by the coefficient dependent on the cost of repair of the damaged vehicle and its market value. The elements of the damage mechanism determining the way of damage qualification were the inner factors of the system, that is; the technical features of the vehicles, the character features of the drivers, the influence of the weather conditions and the location of the event in time and space. The research was conducted on cases reported for liquidation in Silesian branch of one of the insurance companies. In the conducted research the working of the neural networks with the limited input data was checked.

Słowa kluczowe

PL

klasyfikator neuronowy RBF; szkoda komunikacyjna; kolizja drogowa

EN

RBF neural classifier; communication damage; road collision

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 2903--2911
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., wykr., pełen tekst na CD3

Twórcy

autor

Czech P.

• Politechnika Śląska, Wydział Transportu, ul. Krasińskiego 8, Katowice 40-019, Tel:+ 4832 603-41-18

autor

Figlus T.

• Politechnika Śląska, Wydział Transportu, ul. Krasińskiego 8, Katowice 40-019, Tel:+ 4832 603-41-18

autor

Kałuża R.

• Politechnika Śląska, Wydział Transportu, ul. Krasińskiego 8, Katowice 40-019, Tel:+ 4832 603-41-18

autor

Łukasik R.

• Politechnika Śląska, Wydział Transportu, ul. Krasińskiego 8, Katowice 40-019, Tel:+ 4832 603-41-18

Bibliografia

• 1. Czech P.: Wspomaganie systemu OBD sztucznymi sieciami neuronowymi wykorzystującymi sygnały wibroakustyczne jako metoda diagnozowania uszkodzeń silników spalinowych w pojazdach. Wydawnictwo ITE. Radom 2014.
• 2. Czech P., Łazarz B., Wojnar G.: Wykrywanie lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i algorytmów genetycznych. Wydawnictwo ITE, Radom 2007.
• 3. Droździel P.: The influence of the vehicle work organization conditions on the engine start-up parameters. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability, Vol. 1(37), 2008.
• 4. Główny Urząd Statystyczny: Rocznik Statystyczny Rzeczypospolitej Polskiej.
• 5. Grega R., Homišin J., Kaššay P., Krajňák J.: The analyse of vibrations after changing shaft coupling in drive belt conveyer. Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska 2011, z. 72.
• 6. Harachová D., Medvecká-Beňová S.: Applying the modutarity principle in design of drive systems in mechanotherapeutic devices. Grant journal 2013, Vol. 2, no. 2.
• 7. Kończykowski W.: Odtwarzanie i analiza przebiegu wypadku drogowego. Info-Ekspert, Warszawa 1994.
• 8. Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W. (praca zbiorowa): Fault diagnosis, Models, Artificial Intelligence, Applications. Springer-Verlag. Berlin 2004.
• 9. Lula P.: Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 1999.
• 10. Medvecká-Beňová S., Vojtková J.: Analysis of asymmetric tooth stiffness in eccentric elliptical gearing. Technológ 2013, Roč. 5, č. 4.
• 11. Młyńczak J.: Analysis of intelligent transport systems (ITS) in public transport of upper Silesia. Modern Transport Telematics, Communications in Computer and Information Science 2011, No 239.
• 12. Nałęcz M., Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, tom 6. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa. 2000.
• 13. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa. 2000.
• 14. Pawelec K.: Poszkodowany w wypadku drogowym. Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2001.
• 15. Praca zbiorowa: Problematyka prawna i techniczna wypadków drogowych. Instytut Ekspertyz Sądowych. Kraków 1998.
• 16. Praca zbiorowa: Wypadki drogowe. Vademecum biegłego sądowego. Instytut Ekspertyz Sądowych. Kraków 2006.
• 17. Prochowski L., Unarski J., Wach W., Wicher J.: Podstawy rekonstrukcji wypadków drogowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa 2008.
• 18. Puškár M., Bigoš P., Puškárová P.: Accurate measurements of output characteristics and detonations of motorbike high-speed racing engine and their optimization at actual atmospheric conditions and combusted mixture composition. Measurement 2012, Vol. 45.
• 19. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa. 1993.
• 20. Tadeusiewicz R., Chaki R., Chaki N.: Exploring Neural Networks with C#. CRC Press, Taylor & Francis Group. Boca Raton 2014.
• 21. Tadeusiewicz R., Lula P.: Wprowadzenie do sieci neuronowych. Wydawnictwo StatSoft. Kraków 2001.
• 22. Urbanský M., Homišin J., Krajňák J.: Analysis of the causes of gaseous medium pressure changes in compression space of pneumatic coupling. Transactions of the Universities of Košice 2011, Vol. 2.
• 23. Wicher J.: Bezpieczeństwo samochodów i ruchu drogowego. WKiŁ. Warszawa 2004.
• 24. Zimroz R: Metody adaptacyjne w diagnostyce układów napędowych maszyn górniczych. Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2010.
• 25. Zuber N., Bajrić R., Šostakov R.: Gearbox faults identification using vibration signal analysis and artificial intelligence methods. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability,Vol. 16(1), 2014.