摘要
本发明公开了一种基于人工智能的公共交通隐患预测系统,数据获取模块用于获取交通事故历史数据;数据清洗模块用于对获取的数据进行清洗,剔除无效数据和缺失值;数据合并模块用于将数据合并为一个统一的数据集;特征提取模块用于从合并后的数据集中提取特征,并进行归一化处理;神经网络模型构建模块用于构建神经网络模型;模型训练模块用于使用训练集对神经网络模型进行训练;预测模块用于对测试集进行预测,生成潜在的交通隐患预测结果;可视化模块用于生成热力图以可视化预测结果。本发明能够充分利用交通事故历史数据,通过科学的数据处理、先进的神经网络模型训练和直观的可视化展示,准确预测公共交通中的潜在隐患,降低交通事故的发生率。
技术关键词
预测系统
神经网络模型构建
模型训练模块
可视化模块
特征提取模块
生成热力图
神经网络模型训练
数据获取模块
优化器
生成折线图
线路特征
加权平均法
归一化方法
多层感知器
交通
策略
样本
系统为您推荐了相关专利信息
路线规划方法
风险预测方法
风险预测模型
电子地图
路线规划系统
语音情感识别方法
声学特征
RNN模型
语音情感识别装置
样本