基于深度学习的交通事故风险预测研究与实现

发布时间：2025-01-15 13:04

　　随着城市化的快速发展和道路机动化进程的实现,人民群众的生活变得更加便捷。与此同时,机动车的大量使用也造成了交通拥堵、空气污染和交通事故等一系列社会问题,给政府的交通管制造成巨大的压力。其中,频繁发生的交通事故给人们的安全和社会财产都带来了巨大的损失。交通事故风险预测的结果可以帮助城市管理者合理地调配警力来舒缓交通压力,避免交通事故的发生,也可以为行人的出行提供安全性指导。因此,研究城市区域在未来一段时间的交通事故风险具有重要的现实意义和很高的社会价值。传感器的大量普及和数据收集的工作广泛应用,使得人们可以获取大量与交通事故有关的多源异构数据。人们不再仅仅挖掘交通事故本身或者流量监控数据的影响,而可以更加全面地研究交通事故风险。本文通过对多源异构数据进行预处理,借助机器学习和深度学习的模型,以达到实现精确而有效地预测城市区域交通事故风险的目的。论文的主要工作如下:1.多源异构数据集的分析和预处理。首先,分析了与交通事故相关的一系列多源异构数据集对交通事故的影响,包括交通事故数据、不同车辆的出行数据、天气数据、道路设计数据和兴趣点数据等。然后,根据各个数据集的时空特性,对数据进行了相应的预处...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 交通事故研究现状
        1.2.2 深度学习研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文组织结构
    1.5 本章小结
第2章 相关知识介绍
    2.1 循环神经网络
        2.1.1 经典的循环神经网络
        2.1.2 长短期记忆网络
        2.1.3 门控神经网络
    2.2 编码器-解码器与注意力机制
        2.2.1 编码器-解码器架构
        2.2.2 带注意力机制的编码器-解码器
        2.2.3 全局注意力机制
        2.2.4 局部注意力机制
    2.3 本章小结
第3章 问题定义和数据预处理
    3.1 交通事故风险的相关定义
    3.2 交通事故相关数据集介绍
        3.2.1 交通事故数据
        3.2.2 出租车区域划分数据
        3.2.3 机动车出行数据
        3.2.4 自行车出行数据
        3.2.5 天气数据
        3.2.6 道路设计数据
        3.2.7 兴趣点数据
    3.3 数据预处理
        3.3.1 数据的时空对应
        3.3.2 外部环境特征抽取
        3.3.3 数据归一化
    3.4 数据预处理基本流程
    3.5 本章小结
第4章 基于深度时空注意力机制的城市交通事故风险预测模型
    4.1 TA-STAN模型设计
        4.1.1 空间注意力机制的设计
        4.1.2 时间注意力机制的设计
        4.1.3 外部环境特征融合模块
        4.1.4 基于深度时空注意力机制的交通事故风险预测模型
    4.2 实验设计和实验结果
        4.2.1 实验设置
        4.2.2 超参数调优实验
        4.2.3 与传统机器学习模型对比实验
        4.2.4 TA-STAN的组件效果测评实验
        4.2.5 注意力函数实验
        4.2.6 案例分析
    4.3 本章小结
结论与展望
    本文工作总结
    未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果



本文编号：4027431