基于支持向量机的交通事故影响因素分析

摘要

以某市城市道理交通事故数据为基础,以事故严重程度为因变量,通过随机森林对各项特征进行重要性分析,选取12个重要性指标进行分析,利用模型对比选择最优的支持向量机进行分析。研究表明,利用随机森林可以将事故严重程度的重要影响因素筛选出来,同时利用高斯核函数SVM可以预测,交通事故严重程度且具有95.72%较高准确度。为验证高斯核函数SVM的最优性,通过决策树与朴素贝叶斯神经网络也进行预测,其结果都显示高斯核函数SVM效果最佳。最后为减轻事故提出相应的解决措施,并提出不足之处。