ระบบคาดการณ์ความรุนแรงจากการเกิดอุบ

ระบบคาดการณ์ความรุนแรงจากการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล นำข้อมูลอุบัติเหตุนี้มาจาก โรงพยาบาลแหลมฉบัง ชลบุรี การเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนนเป็นปัญหาที่มีแนวโน้มความรุนแรงมากขึ้นทุกปี เพื่อช่วยให้ผู้ขับขี่ตระหนักถึงความความรุนแรงการเกิดอุบัติเหตุ ที่จะนำมาซึ่งความเสียหายทางร่ายกายและทรัพย์สิน โดยโครงงานนี้ได้นำข้อมูลอุบัติเหตุบนท้องถนนมาวิเคราะห์ความรุนแรงจากการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล และจัดทำเป็นระบบเพื่อให้ผู้ขับขี่ได้คาดการณ์ความรุนแรงด้วยตนเอง

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

System for forecasting the severity of accidents on the road, using data mining techniques. In this accident, the data comes from hospitals, Laem Chabang, Chonburi, accidents on our roads is a problem that is likely more severe every year. To help motorists realise the severity of accidents that can damage the body and belongings by this project on the road accident data analysis from the severity of accidents on the road. Data mining techniques, and establish a system to allow the driver to manually predict violence.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

The system predicts the severity of an accident on the road. Using data mining techniques The data from this accident Hospital Laem Chabang accidents on the road is a problem that is likely more intense every year. To help drivers recognize the severity of accidents. To bring physical and property damage. This project has brought more road accidents analyzed the severity of an accident on the road. With data mining techniques And develop a system to allow the driver to manually predict violence.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

The system predicts the severity of accidents on the road by using data mining technique. The accident data from hospital, the city street accidents problem is the trend with more violence every year. To assist the driver to realize the severity of the accident. To bring the damage the body and property. By this project has the road accidents were analyzed the severity of accidents on the road with the data mining technique. And evaluation system to the driver to have predicted violence by themselves.