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predictive_crash_final
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2021-04-19
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Predictive_Crash_Analysis 团队介绍 迪伦·库斯(Dylan Kurth) 侯萨姆·甘杜尔 杰森·拉米雷斯(Jason Ramirez) 肖恩·潘(Sean Phan) 链接到演示幻灯片 链接到仪表板 概述 该项目的目的是根据道路和交通风险因素预测事故的严重程度。 我们的团队决定使用Python,SQL数据库和随机森林机器学习方法来分析数据。 结果将使用Tableau表示。 目的 我们的团队旨在通过使用这些数据来识别撞车模式和与之相关的危险因素,来提高德克萨斯州道路的安全性。 数据源 事故数据是从德克萨斯州交通运输部事故记录信息系统(CRIS)中提取的。 崩溃数据是从2015-2019年下载的。 道路库存数据是从德克萨斯州交通运输部开放的GIS记录中下载的。 我们要回答的问题 一天中的死亡人数...什么时候最危险的时间是开车? 哪些条件/风险因素导致更严重
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predictive_crash_final-main.zip (47个子文件)
predictive_crash_final-main
sql
pictures
ERD.png 96KB
Accident_Schema.sql 3KB
Create_Tables.sql 4KB
test.sql 362B
Data_Cleaning
Data_Cleaning_step1.ipynb 161KB
Data_Cleaning_step2.ipynb 65KB
.DS_Store 8KB
machine_learning
.DS_Store 6KB
Machine_Learning.ipynb 75KB
corr_matrix.csv 15KB
images
.DS_Store 6KB
severe_crash_factors.png 131KB
correlation_matrix.png 586KB
Random_Forest_feature_importance.png 294KB
confusion_matrix.png 146KB
Connected_Machine_Learning.ipynb 126KB
Dashboard
Link.txt 125B
Images
CrashSeverity.png 24KB
CrashTrend.png 23KB
CrashesByCorridorByAADT.png 58KB
CrashHeatMap.png 342KB
CrashesByLaneWidth.png 83KB
CrashesBySpeed.png 114KB
CrashLocations.png 432KB
CrashesByTime.png 37KB
CrashesByCurveLength.png 118KB
CrashesByDayByTime.png 12KB
README.md 8KB
Data
Street_Names
unique_Street_Name.csv 2KB
Roadway_Data
TxDOT_Roadway_Inventory_Specifications.pdf 455KB
TravisOnSystemRINO.csv 1.24MB
TravisOnSystemRINOAdjusted.csv 289KB
Crash_Data
.DS_Store 6KB
Processed
Crash&RoadwayData.csv 22.54MB
Accident_Vehicle.csv 378KB
CrashStatisticsSummary.csv 6KB
Accident_Location.csv 2.86MB
Accident.csv 1.82MB
Accident_Top10.csv 24KB
OnSystemTravisCrashes.csv 10.48MB
Accident_Conditions.csv 1.09MB
Accident_Injury.csv 791KB
SevereOnSystemTravisCrashes.csv 2.2MB
Data_Types
RoadwayDataTypes.csv 423B
CrashesDataTypes.csv 875B
Data_Compilation
compilefiles.ipynb 3KB
.gitignore 2KB
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