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重点驾驶人交通安全风险评分模型研究

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摘要 本文以某地市2016年至2018年重点驾驶人的机动车登记、驾驶证管理、交通违法处理、交通事故记录数据为研究对象,运用特征工程技术筛选交通安全风险特征项;运用机器学习分类算法构建重点驾驶人交通安全风险评分模型;计算重点驾驶人交通安全风险综合评分,预测重点驾驶人未来发生交通事故的风险程度。 This paper,taking the motor vehicle registration,driving license management,traffic violation handling and traffic accident data of key drivers in certain city from 2016 to 2018 as the research object,uses the characteristic engineering technology to screen the characteristics of traffic safety risk and the machine learning and classification algorithm to construct the traffic safety risk scoring model for key drivers so as to calculate the comprehensive score of traffic safety risk of key drivers and predict the risk degree of key drivers in involving in traffic accidents in the future.
出处 《道路交通科学技术》 2018年第6期10-12,共3页 Road Traffic Science & Technology
基金 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“重点驾驶人交通安全风险评分模型研究”(项目编号:2018SJA15).
关键词 证据权重编码 逻辑回归 分类预测 weight codes of evidence logistic regression classified prediction
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