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申请/专利权人：台州学院

摘要：本发明公开一种城市快速路交通事故发生概率的预测方法、设备及产品，涉及安全驾驶技术领域。所述方法包括：对各车流信息进行有效性检测和缺失数据估计得到第一特征数据；根据事故记录集合以及GPS轨迹集合确定第二特征数据；根据第二特征数据计算第三和第四特征数据；基于第三和第四特征数据得到融合平均速度；将融合平均速度和四个特征数据输入预测模型得到交通事故发生概率；对交通事故发生概率和四个特征数据进行处理得到训练集；采用训练集对预测模型进行训练并优化得到优化后的模型，采用优化后的模型进行预测。本发明可充分反映不同空间范围的交通流状态对于事故发生风险的影响，实时预测事故发生的可能，对事故的发生做出提前预警。

主权项：1.一种城市快速路交通事故发生概率的预测方法，其特征在于，包括：按预设采集频率采集目标道路各车道的车流信息得到信息流集合；对所述信息流集合内的各车流信息进行有效性检测和缺失数据估计得到第一特征数据，所述第一特征数据包括信息流集合内具有有效性的车流信息和对信息流集合内具有有效性的车流信息进行估计得到的车流信息；采集设定时间段内在目标城市内的所有在营出租车的GPS轨迹数据以及设定时间段内目标城市所有交通事故的事故记录得到GPS轨迹集合和事故记录集合；所述目标城市为目标道路所在城市；根据事故记录集合以及GPS轨迹集合确定第二特征数据；所述第二特征数据为GPS轨迹集合中在各目标时间段内在城市快速路上行驶的所有在营出租车的GPS轨迹数据；各目标时间段是事故记录集合中各事故记录对应的时间段；根据第二特征数据计算第三特征数据和第四特征数据；所述第三特征数据包括第二特征数据内各在营出租车在各高架桥上各路段的平均速度；所述第四特征数据包括各高架桥上各路段的平均速度；基于第三特征数据和第四特征数据利用D-S证据理论得到融合平均速度；将融合平均速度、第一特征数据、第二特征数据、第三特征数据和第四特征数据输入实时城市快速路交通事故风险预测模型得到交通事故发生概率；采用BalancedBagging对交通事故发生概率、第一特征数据、第二特征数据、第三特征数据和第四特征数据进行处理得到训练集；采用训练集对城市快速路交通事故风险预测模型进行训练并优化得到优化后的模型，采用优化后的模型对城市快速路交通事故发生概率进行预测。

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