一种基于深度学习的个性化交通事故风险预测推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的个性化交通事故风险预测推荐方法，包括以下步骤：将城市划分为网格区域；计算各网格区域各时段的交通事故数据、交通流量数据、天气特征数据；利用深度学习方法进行模型训练，获得交通事故风险预测模型；根据当前时刻的交通事故数据、交通流量数据及天气特征数据输入，利用交通事故风险预测模型计算下一时刻城市区域交通事故风险预测情况。本发明利用深度学习方法学习交通事故影响因子与交通事故之间的非线性、高维、复杂关联关系，对城市级别的交通事故风险进行预测，提升了预测结果的准确性。