一种基于多源数据融合的城市区域交通事故风险评估方法

本发明属于交通安全技术领域，具体公开了一种基于多源数据融合的城市区域交通事故风险评估方法，包括：先收集历史事故、气象、道路、POI及人类数据，利用ArcGIS平台统一坐标并进行空间对齐；接着将城市划分为正方形网格，设定时间尺度，归集数据形成时空矩阵；然后提取时间、空间、时空特性并进行归一化处理；再构建风险时空图神经网络Risk‑STGNet，运用LSTM、GCN、ConvLSTM分别提取时间、空间及时空联合特征，并引入加权损失函数解决数据不平衡问题；最后通过历史数据回测验证模型，输出可视化风险图。本发明实现了多源数据深度融合，模型预测准确，支持多尺度分析，结果可视化强且可拓展性高，能为城市交通管理提供科学决策支持。