基于人工智能的交通风险隐患监测方法

本发明公开了基于人工智能的交通风险隐患监测方法，涉及智能交通技术领域。方法包括：实时采集交通运行数据及道路气象数据；构建BP神经网络模型，结合人工特征工程与堆叠自编码器自动学习，生成风险影响因子向量，通过非线性映射预测路段风险值并分类；利用粒子群算法生成初始处置策略，结合交通流仿真模型验证优化，动态调整信号灯、潮汐车道等参数；基于区域路径诱导（按目的地距离排序）和动态通行效率计算，实施分级管控。该方法通过预测‑处置‑验证闭环机制，降低事故率与拥堵时长，提升复杂路网环境下交通资源的高效配置与安全水平。