一种基于DNC与NGBoost-PA-WOE的动态行车风险评估方法及系统

本发明提供了一种基于DNC与NGBoost‑PA‑WOE的动态行车风险评估方法及系统，包括：数据库，用于储存城市道路交通图、历史交通事故数据和历史交通违规数据，并能够自动更新数据；数据采集模块，用于采集车辆动态数据和环境特征；数据预处理与清洗模块，用于对数据进行预处理与清洗；度中心性因子(DNC)分析模块，用于计算出目标道路节点的DNC值；证据权重模块，用于计算节点的事故率、违规率、车辆动态数据和环境特征所对应的WOE值；风险评估模块，用于根据DNC值、WOE值、事故率、违规率预测道路节点的风险评分。本发明采用NGBoost‑PA‑WOE模型来预测道路节点的风险评分，该模型结合了NGBoost算法、惩罚属性(FPA)和权重证据(WOE)，能够有效提高风险评分的预测精度。