تجاوز إلى المحتوى الرئيسي
User Image

محمد بن حمد المناع Mohammed Hamad Almannaa

أستاذ مشارك

أستاذ مشارك في هندسة النقل والمرور — المشرف على معمل المحاكاة المرورية

كلية الهندسة
كلية الهندسة، قسم الهندسة المدنية، مكتب 2A70، جامعة الملك سعود، الرياض
المنشورات
ورقة مؤتمر
2023

Crash Severity Predictive Models Using Machine Learning Algorithms: a Case Study of Riyadh, Saudi Arabia

بالعربية

نماذج التنبؤ بشدة الحوادث باستخدام تعلم الآلة: دراسة حالة الرياض

English

Crash Severity Predictive Models Using Machine Learning Algorithms: a Case Study of Riyadh, Saudi Arabia.

Publication details | بيانات النشر

Bachir Hussein, Mohammed Almannaa (2023). Crash Severity Predictive Models Using Machine Learning Algorithms: a Case Study of Riyadh, Saudi Arabia. 13th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management.

Publication source | مصدر المنشور

النص الكامل لدى الناشر

تحميل الورقة من IEOM Society International

بيانات الورقة لدى الناشر

نوع عمل المنشور
Research publication
اسم المؤتمر
13th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management
مزيد من المنشورات
publications

تحلل الدراسة استبانة دولية شملت 15,312 من راكبي الدراجات البالغين في 44 دولة، بنمذجة المعادلات الهيكلية، لاختبار علاقة استخدام الهاتف أثناء القيادة بالحوادث المبلغ عنها ذاتياً،…

بواسطة Useche, S. A., O’Hern, S., Alonso, F., Abdunazarov, J., Aktaş, A., Almannaa, M., et al. (53 authors; Bike Barometer network)
2026
تم النشر فى:
Elsevier
publications

تقارن الدراسة خطر الحوادث بين سائقين مصابين بالتهاب المفاصل وغير مصابين. وتعتمد على بيانات قيادة طبيعية تسجل حركة المركبة وسلوك السائق.

بواسطة Mohammed Almannaa; Max Bareiss; Luke Riexinger; Feng Guo
2018
publications

مشاركة مؤتمر تتناول التحكم الأمثل بالتقاطعات للمركبات الآلية والتعاونية.

بواسطة Bichiou, Y.; Rakha, H.; Almannaa, M.; Roman, A.
2015