| dc.contributor.author | Богданович, С. В. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-12-17T07:10:56Z | |
| dc.date.available | 2025-12-17T07:10:56Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Богданович, С. В. Прогнозирование аварийности в условиях роста автомобилизации и климатических изменений = Traffic accident prediction in the context of growing motorization and climate change / С. В. Богданович // Автотракторостроение и автомобильный транспорт : сборник научных трудов : в 2 томах / Белорусский национальный технический университет, Автотракторный факультет ; редкол.: С. В. Скирковский (отв. ред.), А. С. Поварехо, В. П. Бойков [и др.]. – Минск : БНТУ, 2025. – Т. 2. – С. 30-39. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/161473 | |
| dc.description.abstract | Рассматриваются современные подходы к прогнозированию дорожно-транспортных происшествий в условиях интенсивной автомобилизации и климатических изменений. Анализируются ограничения традиционных методов и возможности технологий искусственного интеллекта. Предлагаются рекомендации по повышению точности прогностических моделей на основе больших данных и машинного обучения. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Прогнозирование аварийности в условиях роста автомобилизации и климатических изменений | ru |
| dc.title.alternative | Traffic accident prediction in the context of growing motorization and climate change | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | Modern approaches to traffic accident prediction under intensive motorization and climate change conditions are examined. Limitations of traditional methods and capabilities of artificial intelligence technologies are analyzed. Recommendations for improving predictive model accuracy based on big data and machine learning are proposed. | ru |
