Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/27383
Title: Байєсовська модель оцінювання ризику дорожньо-транспортних подій під час аграрних перевезень
Authors: Борчик, Євген Юрійович, науковий керівник
Borchyk, Yevhen, scientific director
Кунецький, П.
Keywords: байєсовська мережа
ризик
ДТП
аграрні перевезення
Bayesian network
risk
road traffic accident
agricultural transportation
Issue Date: 2026
Citation: Кунецький П. Байєсовська модель оцінювання ризику дорожньо-транспортних подій під час аграрних перевезень/ науковий керівник Є.В.БОРЧИК . Перспективна техніка і технології – 2026 : матеріали ХХІІ міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених (м. Миколаїв, 22-24 вересня 2026 р.) / Міністерство освіти і науки України ; Миколаївський національний аграрний університет. Миколаїв : МНАУ, 2026. С. 254-257.
Abstract: Розглянуто задачу оцінювання ризику дорожньо-транспортних подій під час аграрних перевезень з урахуванням погодних умов, стану дорожнього покриття, технічного стану транспортного засобу, стану водія та швидкості руху. Розроблено байєсовську модель з експертно визначеними умовними ймовірностями та перевірено її роботу в середовищі GeNIe. За однакових несприятливих дорожньо-погодних умов зміна швидкості з допустимої на підвищену зменшила розрахункову ймовірність низького ризику з 69,04 % до 30,71 %. Подальше вдосконалення моделі передбачається на основі статистичних даних. /The problem of assessing the risk of traffic accidents during agricultural transport operations is examined, taking into account weather conditions, road surface quality, the vehicle's technical condition, the driver's state, and travel speed. A Bayesian model with expert-determined conditional probabilities was developed and validated using the GeNIe software environment. Under identical adverse road and weather conditions, increasing the speed from the permissible limit to a higher level reduced the calculated probability of low risk from 69.04% to 30.71%. Future model refinement is planned based on statistical data.
URI: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/27383
Appears in Collections:Перспективна техніка і технології – 2026

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PTT–2026-254-257.pdf780,44 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.