一种帕累托法则与机器学习结合的隧道交通风险判别方法

本发明公开了一种帕累托法则与机器学习结合的隧道交通风险判别方法，基于隧道交通运行数据，使用随机森林学习算法构建了风险阈值和机器学习融合的隧道交通风险判别模型；通过分析追尾冲突选择了碰撞时间TTC作为衡量交通风险的指标，将交通风险分为高、中、低三个级别，并使用累积频率曲线法确定了风险分界值，为隧道交通管理者有效提供决策依据，帮助其及时准确做出应对措施；通过模型训练和测试，结果显示随机森林模型具有最好的性能，测试准确率达到了99.45％。