摘要
本发明公开了一种考虑样本不平衡性的交通事故致因耦合作用分析方法,包括:获取交通事故数据,对所述交通事故数据进行结构化处理,得到事故数据集;基于ADASYN过采样算法,对所述事故数据集的事故后果比例进行自适应调整,得到最终数据集;构建Stacking集成学习模型,利用所述最终数据集对所述集成学习模型进行优化,输出事故因素的重要度排序;基于所述重要度排序,选取关键特征;采用Apriori关联规则算法,分析所述关键特征进行关联耦合时对致命事故的影响,得到交通事故致因的特征组合。本发明构建了一个高效、准确且较为全面的交通事故致因分析方法。
技术关键词
交通事故数据
Stacking集成学习
集成学习模型
分析方法
关联规则算法
样本
SMOTE算法
关联规则分析
随机森林
指标
频率
参数