Predicción de accidentes viales en Cartagena, Colombia, con árboles de decisión y reglas de asociación

Abstract

Prediction of road accidents in Cartagena, Colombia, using decision trees and association rulesThe main objective of this research is to predict the factors associated with the severity of road accidents in Cartagena (Colombia); the methodology is based on data mining techniques such as decision trees (J48) and association rules (support, confidence, Lift). The research was developed with 10,053 traffic accident records between 2016 and 2017, using the WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software. In the analysis, the severity was defined as low risk (material damage), and high risk (injured and fatal victims), and its validation considered the 10-fold cross-sectional technique. Among the most significant results, it was evidenced that motorcyclists, cyclists are the most vulnerable road users, and motorcyclists between the ages of 20-39 are prone to road accidents with high severity. Finally, the road accident factors identified help promote countermeasures to improve the city's road safety.

El comportamiento, los conflictos de tráfico y los factores asociados con la accidentalidad de los motociclistas en las intersecciones de las vías de Cartagena

“…El nivel de exposición de los motociclistas en Cartagena es un escenario propicio para analizar las acciones potenciales de riesgo de los motociclistas en las vías. La accidentalidad vial de motociclistas en Cartagena relaciona más de 40 víctimas mortales y 430 heridos al año, que corresponden alrededor del 52% de todos los actores viales, donde la mayoría fueron jóvenes y adultos jóvenes [21,22].…”

“…Asimismo, la colisión entre dos motocicletas se consideró de alta gravedad. Cuando la severidad del accidente vial fue grave y se pudo inferir un peatón atropellado a causa de una motocicleta [21,22].…”

“…El análisis de minería de datos y machine learning en 10 mil siniestros de Cartagena, reveló una relación importante de la accidentalidad con la edad de los motociclistas. Reafirmando que la edad de los motociclistas jóvenes y adultos jóvenes estuvieron involucrados con la accidentalidad grave, la cual deja víctimas heridas y fatales [21,22]. La interacción en la colisión posee un aspecto importante, las motocicletas tienen eventos fatales más frecuentes con vehículos pesados, esto se debe a la dinámica económica y comercial, donde se cuenta con cuatro sectores industrializados y tres zonas portuarias.…”

“…• El factor 1 (maniobras): explica el 20,4% de la varianza total y contiene 17 elementos ( ítems 17,20,21,22,23,25,26,27,31,32,33,34,35,36,37,38,42). • El factor 2 (exceso de velocidad): explica el 7% de la varianza total y consta de 8 elementos ( ítems 8, 14, 15, 16, 18, 19, 30, 41).…”