一种车路协同条件下的道路交通风险等级预测方法

本申请是关于一种车路协同条件下的道路交通风险等级预测方法，包括：获取当前道路的实时数据，聚类离散化处理后得到目标数据，将目标数据输入第一阶段模型，以通过第一阶段模型确定目标数据的第一分类概率并确定目标数据是否为低风险类数据；若是则输出预测结果为低风险；若否，将目标数据输入第二阶段模型，以通过第二阶段模型确定目标数据的第二分类概率，并确定目标数据是否为高风险类数据；若是则输出预测结果为高风险，否则输出当前道路风险等级预测结果为中风险。通过融合多源数据特征，考虑不同风险因素叠加效应，对高风险致命碰撞展现出较优的预测效果，极大降低因高风险事件预测失误带来的巨大经济损失和严重社会影响。