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健行科技大學 土木工程系空間資訊與防災科技碩士班 郭來松所指導 沈治展的 車禍救護之研究-以苗栗縣竹南鎮為例 （2021），提出雲林死亡車禍2021關鍵因素是什麼，來自於車禍、緊急救護、消防人員。

而第二篇論文國立高雄科技大學 土木工程系 黃立政所指導 簡丞廷的 機器學習在高雄市交通事故主要因素分析及解決方案評選之應用 （2021），提出因為有 交通事故、機器學習、傷亡、分類、迴歸的重點而找出了 雲林死亡車禍2021的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了雲林死亡車禍2021，大家也想知道這些：

車禍救護之研究-以苗栗縣竹南鎮為例

為了解決雲林死亡車禍2021的問題，作者沈治展 這樣論述：

本研究係針對車禍救護案件來進行探討其相關因素，並藉由相關文獻、重大傷亡案例、緊急救護勤務制度與訓練，來分析可以強化消防人員對於緊急救護工作的措施與方式。本研究係採用統計分析法，研究對象為苗栗縣竹南鎮發生之車禍救護案件，統計民國105年至109年間共6004筆資料，以及這期間所造成的重大傷亡案件。由研究結果可以顯示，車禍救護的需求與人口數量呈現正成長，冬季較容易發生車禍事故，一周內出勤車禍救護次數以星期五為最高，時間以16-18時為最多，其次為8-10時，將救護能力較高之人員編排於該時段，以強化該時段之救護能量，而在夜間及人口密集路段較易發生重大死亡情況，應積極編排進階救護訓練，持續增加消防人

力，最終達到三人出勤為目標。

機器學習在高雄市交通事故主要因素分析及解決方案評選之應用

為了解決雲林死亡車禍2021的問題，作者簡丞廷 這樣論述：

台灣每年皆有不少人口死於交通事故，根據衛福部統計，2020年十大死因中，事故死亡為第六順位，因交通事故死亡而死亡的的人數為3117人，而高雄市的交通事故死亡人數更是位居各城市的首位。然而每個城市的交通事故其構成因素並非一致性，而是因其風土人情或都市人口結構、生活習慣而有所不同。本研究根據交通部數據中心所提供的，高雄市2020年死亡車禍的數據進行特徵的整理以及標籤，依據統計描述的方式了解每個特徵的占比以及其因此死亡的比例。其後，再利用機器學習的六個演算方式：羅吉斯迴歸、K近鄰、多層感知機、支持向量機、決策樹、隨機森林，進行分類分析進行分類分析，以評估各類演算法在交通事故數據上的擬合度以及預測性

。最後，則利用多層感知器的演算法，以四種函數方式找出各個特徵對應的權重，以其權重判定其特徵的重要性。並選出其重要的特徵，進行迴歸分析，藉以驗證其重要特徵的正確。經過分析後，找出三大特徵為”事故位置”、”飲酒與否”以及”速限”，並與統計描述的結果相比較後，歸納出造成死亡交通事故的主要因素。本研究成功應用人工智慧之數種機器學習方法建立高雄市交通事故主要因素分析模型，並篩選出重要影響因子做為未來改善決策之參考，在交通減災防災上有具體之應用價值。

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