A machine-learning method for improving crash injury severity analysis: a case study of work zone crashes in Cairo,Egypt

Abstract

The quality of vehicular collision data is crucial for studying the relationship between injury severity and collision factors. Misclassified injury severity data in the crash dataset, however, may cause inaccurate parameter estimates and consequently lead to biased conclusions and poorly designed countermeasures. This is particularly true for imbalanced data where the number of samples in one class far outnumber the other. To improve the classification performance of the injury severity, the paper presents a robust noise filtering technique to deal with the mislabels in the imbalanced crash dataset using the advanced machine learning algorithms. We examine the state-of-the-art filtering algorithms, including Iterative Noise Filtering based on the Fusion of Classifiers (INFFC), Iterative Partitioning Filter (IPF), and Saturation Filter (SatF). In the case study of Cairo (Egypt), the empirical results show that: (1) the mislabels in crash data significantly influence the injury severity predictions, and (2) the proposed M-IPF filter outperforms its counterparts in terms of the effectiveness and efficiency in eliminating the mislabels in crash data. The test results demonstrate the efficacy of the M-IPF in handling the data noise and mitigating the impacts thereof.     

大豆大杂粉碎及重杂灭活工艺改造

随着国家对环保的重视,改变进口大豆大杂(豆荚、豆杆)焚烧处理的传统做法尤为重要,采用风选、粉碎等手段,区分处理轻重杂,杂质分别采用生产线高温高压和蒸汽湿热灭活法进行处理后,可充当纤维类物质掺入到成品豆粕中。根治环境污染的同时降低厂内安全风险,充分利用进口大豆秸秆类纤维物质,减少大豆损耗,以较小的投入实现经济效益和环境保护。     

Does china income FSDs follow Benford? A comparison between Chinese income first significant digit distribution with Benford distribution

Since Benford’s law is an empirical phenomenon that occurs in a range of data sets, this raises the question as to whether or not the same thing might be true in terms of the Chinese income distribution data. We focus on the first significant digit (FSD) distribution of Chinese micro income data from the 2005 Inter-Census sample, which corresponds to 1% of Chinese population and other micro income data from the China family panel studies (CFPS) and Chinese General Social Survey (CGSS). We use information theoretic-entropy based methods to investigate the degree to which Benford’s FSD law is consistent with the FSD of Chinese income data and our findings suggest consistency between the Chinese FSD income distribution and Benford’s distribution. The close connection between the two distributions has implications for the quality of the sample of Chinese micro data.     

基于信息融合证据理论的往复机械故障诊断方法

以Dempster-Shafer证据理论为基础,确定出一种基于多故障特征信息融合的诊断方法,并以往复机械故障诊断为例详细介绍该诊断方法的实施过程。诊断结果表明,经过多故障特征信息的融合,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,该技术能较好地解决往复机械故障诊断的技术问题。     

物流管理专业“3+3”实验教学体系的研究与建设

结合物流管理专业实验教学现状,分析了物流管理专业实验教学中存在的主要问题,指出了构建物流实验教学体系的思路和原则,提出了实验教学体系和教学内容的建设方法,以及实验教学方法和教学手段的改革举措。     

高校科普研究进展

高校为高等院校的简称。高校科普就是指高等院校的组织、机构和个人利用高校的设施、设备和人员开展的科普活动与行为。通过检索新世纪以来我国高校开展科普研究的文献,发现我国高校科普研究多集中于实践层面,理论研究较为少见。实践研究多是从高校科协工作、高校博物馆（档案馆、标本馆和图书馆）开放、高校科普教育基地建设工作和面向高校师生开展科普工作、高校科普创作的重要意义、实施策略（方式）以及机制等内容。高校科普基础理论研究的文章较少,主要体现在高校科协建设理论、高校科普内涵、科研科普的关系等内容。综合来看,高校科普研究内容较多,但是深入不够;实践研究多,理论研究少;实践研究多集中于方式方法研究,而机制和途经研究少;从发展的角度看,高校培养科普人才、高校科普志愿者研究、高校科普创作研究和高校科研科普关系研究将会成为未来的研究热点。     

浅谈教师心理健康的自我调适

教师心理健康不仅是教师自身修养的课题,也是心理健康教育的主要组成部分。近几年虽然社会和学校对教师心理健康的维护做出了积极的努力,但教师的心理健康从根本上说还得由教师自己维护。本文在现有研究的基础上,试图从教师心理健康的重要性和教师心理健康的自我调适两方面展开论述,以期唤起社会的广泛重视,促进有关部门对教师心理健康教育工作的开展。     

探寻中国高等教育发展之路

通过对中国高等教育发展现状及一些表象问题进行剖析,试图找出中国高等教育发展存在的主要问题,尝试探寻中国高等教育未来发展之路。     

高校实验室建设与管理模式的研究

实验室作为高校进行实践教学活动的重要场所,在提高教学质量,培养学生实践能力和创新思维方面起着举足轻重的作用。加强实验室建设和管理模式的研究,不仅有助于整体实践教学水平的提高,也有利于学术理论的创新。本文通过对高校实验室的分析,在实验室在建设和管理方面提引入了系统化的思想,并提出了针对性的解决意见。     

对某航空企业文化管理咨询的初探

为使某航空不同依靠出色的企业文化构建核心竞争力,通过全面细致的资料收集与调研,对核心价值观进行梳理、提炼,针对弱项维度进行诊断,完善化系统设计企业文化,以期实现企业文化再造。