基于决策树模型的高速路出口匝道事故严重程度预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201910847772.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110555565A | 公开（公告）日 | 2019-12-10 |
| 申请公布号 | CN110555565A | 申请公布日 | 2019-12-10 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）; G06Q10/06（2012.01）; G06K9/62（2006.01）; G08G1/01（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李志斌 | 申请（专利权）人 | 南京东控智能交通研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京华际知识产权代理有限公司 | 代理人 | 张文杰 |
| 地址 | 211169 江苏省南京市江宁区金陵科技学院科技楼1号楼19楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于交通安全领域，具体涉及一种基于决策树模型的高速路出口匝道事故严重程度预测方法，首先从交通管理部门搜集高速公路出口匝道的事故数据，根据实际情况选择选择自变量，再根据所需自变量的特征在原始数据中进行整合与筛选，选择满足要求的完整事故样本建立事故数据库。用训练集样本对决策树进行训练。在该决策树预测模型中，引入灵敏度分析来降低决策树预测模型的“黑匣子”问题，改变网络中的每个输入变量并观察输出结果的变化，最后对该预测模型的预测精度进行分析。本发明可以提高高速公路出口匝道区域事故严重程度的预测精度，这对提高出口匝道以及整个高速公路安全性具有重要意义。 |
