| Titre : | La réalisation d'un sytème d'analyse des accidents routier à l'aide des outils de data mining |
| Auteurs : | yasmine sakheria L'bab, Auteur ; Djazia Chami, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2017 |
| Format : | 1 vol. (56 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Conception- système- routier -l'aide - data mining-Les accidents routiers-Implémentation |
| Résumé : |
La croissance très importante qu’on observe de façon générale dans le transport routier, et la circulation routière en général, aboutit à des graves pertes humaines causées par les accidents. Les accidents de la route constituent un problème majeur de santé publique, Millions de décès et entre 20 et 50 millions de blessures non mortelles dans le monde chaque année.L’accidentologie routière constitue une problématique majeure au sein des zones urbaines. Les accidents routiers influent sur le développement économique d’un pays, soit par le biais d’une dégradation fulgurante qui touche le cadre de vie suite aux grand nombre de victimes, soit par la saturation routière provoquée lors d’un accident, empêchant ainsi les autres usagers de vaquer à leurs activités en un temps opportun. L’objectif de notre projet est de réaliser un système d’analyse des accidents routiers à l’aide des outils de data mining .Ce mémoire présente une analyse des accidents routière notre objectif sera atteint par une expérimentation de regroupement des accidents survenus sur le réseau routiers dans l’année 2015 avec la méthode exploratoire des k-moyennes afin d'identifier les grands groupes d’accidents et leurs caractéristiques |
| Sommaire : |
Table des matières Table des matières …………………………………………………………………………...I Liste des figures ……………………………………………………………………………...V Liste des tableaux ...………………………………………………………………………..VII Introduction générale ………………………………………………………………………..1 1. Data Mining ……………………………………………………………………………….3 1.1 Introduction……………………………………………………………………………......3 1.2 Qu'est-ce que le Data Mining ?.........................................3 1.3 Processus de data mining …………………………………………………………………4 1.3.1 Définition et compréhension du problème…………………………………………….5 1.3.2 Collecte des données ………………………………………………………………….5 1.3.3 La préparation des données …………………………………………………………...5 1.3.4 Estimation du modèle …………………………………………………………………5 1.3.5 Interprétation du modèle et établissement des conclusions …………………………...5 1.4 Les tâches de fouille de données ………………………………………………………….6 1.4.1 La classification………………………………………………………………………..6 1.4.2 L’estimation……………………………………………………………………………7 1.4.3 La prédiction…………………………………………………………………………...7 1.4.4 Le regroupement par similitudes (règles d’association)……………………………….7 1.4.5 L’analyse des clusters …………………………………………………………………8 1.4.6 La description …………………………………………………………………………8 1.5 Les technique de Data Mining …………………………………………………………….8 1.5.1 Les réseaux de neurones……………………………………………………………….8 1.5.2 Les règles associatives…………………………………………………………………9 1.5.3 Le plus proche voisin…………………………………………………………………10 1.5.4 Arbres de décision…………………………………………………………………….11 II 1.5.5 K-means…………………………………………………………………………….....11 1.5.5.1 Principe………………………………………………………………………….....12 1.5.5.2 Algorithme………………………………………………………………………....13 1.6 Domaines d’application du data mining…………………………………………………...13 1.6.1 Ventes, distribution/ Marketing ……………………………………………………….13 1.6.2 Banque/Finance ……………………………………………………………………….14 1.6.3 Les soins de santé et de l'assurance……………………………………………………14 1.6.4 Médecine et Laboratoires pharmaceutiques…………………………………………...15 1.6.5 Les transports …………………………………………………………………………15 1.7 Conclusion………………………………………………………………………………...16 2. Les accidents routiers …………………………………………………………………….17 2.1 Introduction .………………………………………………………………………………17 2.2 Concepts fondamentaux de la sécurité routière…………………………………………...17 2.2.1 Accident ………………………………………………………………………………17 2.2.2 Victimes……………………………………………………………………………….17 2.2.3 Accidentologie et accidentalité………………………………………………………..18 2.2.4 Sécurité routière……………………………………………………………………….19 2.3 Le risque routier…………………………………………………………………………...20 2.3.1 L'accident de la route et les facteurs d'insécurité……………………………………...20 2.3.1.1 La matrice de Hoddon appliqué dans le contexte des accidents routier…………...21 2.3.2 Les données sur l'insécurité routière…………………………………………………...22 2.4 Data mining dans l'analyse des accidents .………………………………………………...22 2.4.1 Travaux connexes……………………………………………………………………...23 2.5 Conclusion………………………………………………………………………………....27 3. Conception du système…….………………………………………………………………28 3.1 Introduction………………………………………………………………………………...28 3.2 Objectif du travail………………………………………………………………………….28 III 3.3 Conception du système…………………………………………………………………….28 3.3.1 Conception global……………………………………………………………………...28 3.3.2 Conception détaillé…………………………………………………………………….29 3.3.2.1 L’entrée du système……………………………………………………………......29 3.3.2.2 Le clustering………………………………………………………………………..29 3.3.2.2.1 L’extraction des attributs……….………………………………………………29 3.3.2.2.2 K-means………………………………………………………………………...30 3.3.2.3 La sortie du système………………………………………………………………...31 3.4 Modélisation UML du système…………………………………………………………….32 3.4.1 Diagramme de classes………………………………………………………………….32 3.4.2 Diagramme de séquence……………………………………………………………..…33 3.5 Base de données…………………………………………………………………………....33 3.5.1 Ensemble de données des accidents…………………………………………………....33 3.5.2 La description de la base………………………………………………………….……35 3.6 Conclusion…………………………………………………………………………….…....40 4. Implémentation ..………………………………………………………………………..….41 4.1 Introduction……………………………………………………………………………..…..41 4.2 Environnement du développement…………………………………………………….........41 4.3 Langage de programmation utilisé……………………………………………………..…...41 4.3.1 Java…………………………………………………………………………………..….41 4.4 Outils de développement………………………………………………………………..…..42 4.4.1 NetBeans………………………………………………………………………………..42 4.4.2 Microsoft Access 2013………………………………………………………………....42 4.4.3 Adobe PhotoShop CS6………………………………………………………………....43 4.4.4 R logiciel……………………………………………………………………………….43 4.5 Déterminer le nombre optimal de cluster par logiciel R...………………………………….43 4.6 Présentation de système…………………………………………………………………….44 IV 4.6 Résultat et discussion …………………………………………………………………….....46 4.7 Conclusion………………………………………………………………………………..….52 Conclusion générale …………………………………………………………………………....53 Bibliographie …………………………………………………………………………………...54 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/322 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
