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题名优化随机森林模型的交叉口单车事故致因分析
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作者
黄益绍
周润湘
郭钦
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机构
长沙理工大学交通运输工程学院
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出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第8期205-212,共8页
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基金
湖南省自然科学基金项目(2022JJ30619)。
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文摘
为深入探究交叉口单车事故影响因素、提升驾驶安全,构建了贝叶斯算法优化随机森林模型的事故因素分析框架。首先,选取含交叉口类型、时间段、道路表面情况等多维度数据的美国交通事故数据集;然后,预处理数据,用贝叶斯优化框架精细调校随机森林模型超参数后开展数据分析,并且对模型进行对比验证分析;最后,使用SHAP模型直观可视化解释关键特征因素。研究结果表明:该分析框架预测性能显著优于传统算法,预测准确度、精确度、召回率及F1值分别达93.91%、93.81%、93.91%及93.86%;模型在少数类事故预测上泛化性能更优;SHAP模型显示,时间段、限制速度及交叉类型为主要致因,其中限制速度30 km/h时轻微事故可能性最高,非信号交叉口最易发生严重单车事故。
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关键词
交通工程
随机森林模型
贝叶斯算法
交叉口单车事故
事故致因分析
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Keywords
traffic engineering
random forest model
Bayesian algorithm
intersection accident
the cause of the accident
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分类号
U491.31
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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