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基于数据融合和支持向量机的高速路交通事故严重度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于数据融合和支持向量机的高速路交通事故严重度预测方法,包括如下步骤:1、收集m个交通事故发生时的道路条件、驾驶员情况、车辆情况等l个变量因素,构成样本集,记录每个交通事故的严重度值ri;2、对收集到的m个事故样本的变量因素进行降维和归一化;3、应用支持向量机算法构建交通事故严重度预测模型;4、将降维后的待预测事故的变量因素向量x代入步骤3建立的交通事故严重度预测模型中,得到待预测事故的严重度预测结果。该方法能够精确地预测高速公路事故的严重度。

著录项

  • 公开/公告号CN108710967A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201810353803.3

  • 发明设计人 章晨;何杰;刘子洋;邢璐;赵池航;

    申请日2018-04-19

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/30(20120101);G08G1/01(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人常虹

  • 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 06:58:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180419

    实质审查的生效

  • 2018-10-26

    公开

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