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公开(公告)号：CN118313117A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410363730.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络混合采样技术的事故严重程度建模方法，考虑了交通事故数据的不平衡性，提高了事故严重程度模型预测的准确性和模型的拟合度。具体如下：首先，预先处理原始数据，并从中筛选模型变量；其次，利用基于随机欠采样和条件表格生成对抗网络的混合重采样技术处理不平衡数据，得到平衡的事故数据；接着，利用敏感性分析，确定混合重采样的采样比例；最后，基于二元逻辑回归建立事故严重程度模型，使用最优采样比例下得到的平衡事故数据，通过最大似然估计求解模型参数。与现有技术相比，本发明旨在准确识别与交通事故相关的风险因素，为交通安全管理提供指导，保证交通安全运行。
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