2005-2015年英国交通事故统计，可以用于数据处理的学习。

本数据集适合有意向做交通事故预测的小伙伴使用，里面包含事故等级、天气、驾驶员、路面条件、检测点位置等等几十条信息。最重要的是，还有我在英国地图上根据检测点位置一一对应寻找的交通流数据，绝对良心！

该资源为本人整理，主要是总结本人学习过程中的容易忽略的一些点，不喜勿扰。 Nlogit软件使用过程中的注意事项、介绍了离散选择模型代码编写，几种模型的差异性（Random Parameter Logit Models(Mixed-logit)；Random Parameter Logit Models with Heterogeneity in means and variances；Correlated Random Parameter Logit Models with heterogeneity in means）；

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为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.

该数据集收录了2005到2016年发生在法国的事故数据 每年，交通事故都会造成数千人死亡。 我坚信数据科学可以永远使用，这就是为什么我决定做出这样的贡献。 caracteristics.csv holidays.csv places.csv users.csv vehicles.csv

在车辆事故中，自动发送包含时间和地点的警报信息给应急机构以救济受害者。 硬件组件: Raspberry Pi 2型号B.× 1 GPS接收器（通用）× 1 EW-7811Un - Edimax Wifi加密狗× 1 按钮× 1 USB转TTL转换器× 1 无线电遥控车× 1 软件应用程序和在线服务: 亚马逊网络服务AWS IoT 亚马逊网络服务AWS Lambda 亚马逊网络服务AWS SNS Amazon Web Services AWS DynamoDB Amazon Web Services AWS IAM 实时框架 根据疾病预防控制中心的十大死因报告，据统计，道路伤害事故造成4％的死亡是车祸造成的。通常情况下，严重事故发生在夜间; 在这种情况下，可能没有看到其他人，那么无法自己拨打紧急服务的受害者在合适的时间没有得到帮助。具有自动车辆事故警报系统的警报消息，其中包含由嵌入车辆中的特定设备自动发送到紧急和救援机构的事故时间和位置。因此，他们可以赶紧去发生事故并及时帮助受害者。 我为这个项目使用了AWS IoT以及SNS，DynamoDB和Lambda。AWS IoT支持通过MQTT在互联网连接的车载设备和AWS云之间进行通信。关于警报服务，AWS SNS用于通过电子邮件向相关人员发出警报，实时框架处理实时消息传递任务。DynomoDB用于存储事故信息，例如车号，时间，纬度和经度。不可或缺的是，AWS Lambda扮演调用其他服务的经理的角色。