Computational intelligence application in solving of road-traffic safety

Problematika bezpečnosti silničního provozu je poměrně rozsáhlým tématem, do kterého zasahuje celá řada oblastí a směrů. Tato disertační práce se zaměřuje pouze na dvě konkrétní a zcela odlišné oblasti bezpečnosti silničního provozu, na jejichž příkladu jsou ukázány možnosti aplikace fyzzy množin. První oblastí, která byla pomocí této metody výpočetní inteligence zpracovávána, je hodnocení bezpečnostního potenciálu vozového parku. Dosud se bezpečnost vozového parku odhadovala pouze na základě jeho průměrného stáří. Takový odhad je ale velice nepřesný, protože se blíže nezabývá strukturou vozového parku z hlediska pasivní a aktivní bezpečnosti vozidel. V práci představený fyzzy inferenční systém typu Mamdani umožňuje zahrnout do hodnocení bezpečnostního potenciálu vozidla více parametrů, které bezpečnost vozidla významně ovlivňují. Konkrétně se jedná o parametry: bodové hodnocení Euro NCAP, hmotnost a věk vozidla. Druhá oblast práce je zaměřena na problematiku predikce následků dopravních nehod, na kterou lze kromě běžně používaných statistických nástrojů aplikovat fyzzy inferenční systém Takagi-Sugeno. Jako vstupní hodnoty do tohoto systému slouží historické záznamy následků nehod mající charakter časových řad, popřípadě jejich statistická předzpracování. Touto metodou byly vytvořeny jednoměsíční, čtvrtletní a pololetní predikční modely následků dopravních nehod.Safety of car fleet is usually estimated according to its age. But this estimation is quite inaccurate and gives only information about the average age of common cars in a territory. It does not consider passive and active safety structure of that car fleet. The first part of dissertation shows possibility involving such parameters as EuroNCAP point rating, weight and age of a car model to this estimation. Such evaluation of car fleet safety was based on Mamdani type of fyzzy inference system. For forecasting of consequences of read accidents is usually used some statistical method. The second part of dissertation introduces prediction method based on Takagi-Sugeno type of fuzzy inference system. This method works with historical records of road accident consequences and it can be combined with statistical methods too. In the second part of dissertation were made one-monthly, quarterly and half-yearly predictor model by this method.Katedra mechaniky, materiálů a částí strojůDokončená práce s úspěšnou obhajobo