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Classifying victim degree of injury in road traffic accidents: a novel stacked dcl-x approach

MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS 2024年第25期83卷 66691-66723页

作者： Altaf, Insha Kaul, Ajay Univ Kashmir CSE Srinagar Jammu & Kashmir India Shri Mata Vaishno Devi Univ Katra India

Road Traffic Injuries are one of the world's leading cause of death, with greatest burden falling on nations with lower and moderate incomes. They are consistently ranked in top 10 leading causes of mortality worldwide for persons of all ages. The biggest advantage of classifying victim degree of injuries in road accidents can pave a way for safer roads and reduced accident rates. This article employs California based SWITRS dataset to propose a novel approach namely stacked dcl-x model for classifying ``victim_degree_of_injury ''\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$``victim\_degree\_of\_injury''$$\end{document}. It classifies injuries that might take place due to collisions occurring between vehicles and near by pedestrians, obstacles etc. on roads. To verify the superiority of our proposed model, several Machine Learning algorithm-based classification models are stacked together to classify ``victim_degree_of_injury ''\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$``victim\_degree\_of\_injury''$$\end{document}. A total of 1 27 000 accidents are considered from SWITRS dataset when determining the ``victim_degree_of_injury ''\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$``victim\_degree\_of\_injury''$$\end{document}. Machine Learning classifiers implemented in this article includes xGBoost, CatBoost, LightGBM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting and stacked dcl-x. In addition, the algorithm used at featur

关键词： Victim degree of injury Nature inspired algorithm Harris hawk optimization algorithm Stacking stacked dcl-x algorithm

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