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一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法
成果名称: | 一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法 | 关键字: | 事故 , 因素 , 严重 , 程度 , 先验分布 , 样本 , 数据 , ys , 均衡 , 环境 | 应用行业: | 公共设施管理业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 陕西省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202010995568.7 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 实质审查 | 成果水平: | 国内领先 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 西安理工大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法,首先通过路段摄像头或者检测器记录车辆在运行过程中发生车祸时的原始事故数据D';通过编码技术将原始事故数据D'进行离散编码及归一化,得到有效事故数据D;然后结合合成少数类过采样技术SMOTE算法将有效事故数据D进行重采样,得到先验分布均衡的事故数据T;将结构化事故数据T转化为事故图数据G;最后结合谱聚类算法,得到不同环境因素对应的事故严重程度。本发明解决了现有技术中存在的事故数据分布不均衡导致事故严重程度分析效果较差的问题。
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姜女士
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