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Detailergebnis zu DOK-Nr. 70298

Machine Learning zur Erkennung von Fahrmustern der Fahrer von großen kommerziellen Lkw (Orig. engl.: Machine learning for recognizing driving patterns of drivers of large commercial trucks)

Autoren	C. Chen Y. Xie
Sachgebiete	5.21 Straßengüterverkehr 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)

Truck and Bus Safety; Roundabouts. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2015 (Transportation Research Record (TRB) H. 2517) S. 18-27, 2 B, 5 T, 23 Q

Von der Federal Motor Carrierer Safety Administration in den USA sind zwar Lenkzeiten für Lkw-Fahrer festgelegt worden, um Unfälle in Folge von Übermüdung zu reduzieren, die Autoren haben jedoch zusätzlich untersucht, ob es eine Rolle spielt, wann im Tagesverlauf gefahren wird und welche Ruhezeiten davor lagen. Auf der Basis von Fahreraktivitäten von zwei national operierenden Verladern über einen Zeitraum von zwei Jahren wurden mithilfe von k-means-Clustern und zeitdiskrekter logistischer Regression die Zusammenhänge zwischen Einsatzzeiten und -längen sowie Art und Länge der Ruhezeiten der Fahrer und Unfälle untersucht. Der Beitrag beschreibt die Datenerhebung, die Ergebnisse der Cluster-Analyse und der Regression sowie detailliert die Ergebnisse und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse und Empfehlungen.