摘要
本发明涉及一种基于混合扩散模型的不均衡交通事故数据分析方法,分析方法包括:S1、原始事故频次数据预处理;S2、标记化处理事故频次数据进行;S3、构建并训练变分自编码器模型,获取低维隐空间嵌入表示;S4、构建并训练混合特征扩散模型;S5、利用训练完成的混合特征扩散模型,对事故频次数据进行过采样;S6、基于增强的事故频次数据集,训练交通事故频次模型;S7、应用SHAP值解释模型输出结果,识别影响交通安全的关键因素。与现有技术相比,本发明具有更强的混合变量建模与生成能力,能够在保持事故频次数据多样性和变量关系一致性的基础上,生成更高质量的数据,显著提升事故频次建模与分析的效果。
技术关键词
数据分析方法
离散特征
联合损失函数
机器学习算法
多层感知器
样本
连续特征
重构误差
数据分布特征
路段
变量
编码器结构
机器学习模型
高风险
效应
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