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融合异构交通态势的事故预测模型
被引量：
1
1
作者
杨博
段宗涛
+2 位作者
左鹏飞
肖媛媛
王艺霖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第11期3625-3631,共7页
针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域...
针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域、相似区域和全局区域)的历史多时段时空状态;时空关系捕获模块从微观和宏观角度捕获事故数据局部与全局的动态时空特性;时空数据融合模块进一步融合多区域、多角度的时空状态,并完成下一时段的事故状况预测任务。在US-Accident的5个城市数据集上进行实验,结果表明所提模型的正样本、负样本、加权正负样本的平均F1分数分别为85.6%、86.4%和86.6%,与传统的前馈神经网络(FNN)模型相比,在三个指标上分别提升了14.4%、5.6%和9.3%,能有效抑制事故数据不平衡对实验结果的影响。构建高效的事故预测模型有助于分析道路交通安全形势,减少交通事故的发生,提高交通安全。
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关键词
交通事故预测模型
交通
事故
数据
时空特性
深度学习
交通
安全
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职称材料
基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法研究
被引量：
5
2
作者
胡立伟
郭治
+2 位作者
张苏航
范仔健
殷秀芬
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,64,共7页
提出了一种基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法。该方法针对传统Logistic回归模型中部分自变量间可能存在的多重共线性进而影响预测结果问题,采用主成分分析法对自变量进行降维处理并构建了PCA-Logistic交通...
提出了一种基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法。该方法针对传统Logistic回归模型中部分自变量间可能存在的多重共线性进而影响预测结果问题,采用主成分分析法对自变量进行降维处理并构建了PCA-Logistic交通事故预测模型;通过约登指数法确定二分类阈值表征预测结果中交通事故的发生与否,达到改进目的;结合1004名公交驾驶员的心理健康问卷调查结果和公交驾驶员近1年内是否发生过交通事故的统计数据,对所建模型进行了验证;并对公交驾驶员心理健康状况提出了针对性的改进措施建议。研究结果表明:9项心理因子中的躯体化、强迫症状、抑郁和敌意是影响公交驾驶员行车安全的危险心理因子;所构建的PCA-Logistic交通事故预测模型有效且阈值划分合理。
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关键词
交通
工程
道路安全
心理健康
LOGISTIC回归
主成分分析法
交通事故预测模型
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职称材料
题名
融合异构交通态势的事故预测模型
被引量：
1
1
作者
杨博
段宗涛
左鹏飞
肖媛媛
王艺霖
机构
长安大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第11期3625-3631,共7页
基金
陕西省重点研发计划项目(2019ZDLGY17-08,2019ZDLGY03-09-01)
陕西省“特支计划”科技创新领军人才项目(TZ0336)。
文摘
针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域、相似区域和全局区域)的历史多时段时空状态;时空关系捕获模块从微观和宏观角度捕获事故数据局部与全局的动态时空特性;时空数据融合模块进一步融合多区域、多角度的时空状态,并完成下一时段的事故状况预测任务。在US-Accident的5个城市数据集上进行实验,结果表明所提模型的正样本、负样本、加权正负样本的平均F1分数分别为85.6%、86.4%和86.6%,与传统的前馈神经网络(FNN)模型相比,在三个指标上分别提升了14.4%、5.6%和9.3%,能有效抑制事故数据不平衡对实验结果的影响。构建高效的事故预测模型有助于分析道路交通安全形势,减少交通事故的发生,提高交通安全。
关键词
交通事故预测模型
交通
事故
数据
时空特性
深度学习
交通
安全
Keywords
traffic accident prediction model
traffic accident data
spatio-temporal characteristic
deep learning
traffic safety
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法研究
被引量：
5
2
作者
胡立伟
郭治
张苏航
范仔健
殷秀芬
机构
昆明理工大学交通工程学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,64,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61863019)。
文摘
提出了一种基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法。该方法针对传统Logistic回归模型中部分自变量间可能存在的多重共线性进而影响预测结果问题,采用主成分分析法对自变量进行降维处理并构建了PCA-Logistic交通事故预测模型;通过约登指数法确定二分类阈值表征预测结果中交通事故的发生与否,达到改进目的;结合1004名公交驾驶员的心理健康问卷调查结果和公交驾驶员近1年内是否发生过交通事故的统计数据,对所建模型进行了验证;并对公交驾驶员心理健康状况提出了针对性的改进措施建议。研究结果表明:9项心理因子中的躯体化、强迫症状、抑郁和敌意是影响公交驾驶员行车安全的危险心理因子;所构建的PCA-Logistic交通事故预测模型有效且阈值划分合理。
关键词
交通
工程
道路安全
心理健康
LOGISTIC回归
主成分分析法
交通事故预测模型
Keywords
traffic engineering
road safety
mental health
Logistic regression
principal component analysis
traffic accident perdition model
分类号
U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合异构交通态势的事故预测模型
杨博
段宗涛
左鹏飞
肖媛媛
王艺霖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于公交驾驶员心理状况的PCA-Logistic交通事故倾向性预测方法研究
胡立伟
郭治
张苏航
范仔健
殷秀芬
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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