[发明专利]基于网络社交媒体数据的城市交通事故预测方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于网络社交媒体数据的城市交通事故预测方法和系统，其特征在于：1)从网络社交媒体等数据中提取特征；2)对特征进行数据分析，获得特征之间以及特征与交通事故结果之间的关系；3)根据相互关系构建交通事故概率预测方程；4)根据预测发生交通事故的概率，决定是否发布交通事故预警信息；本发明所公开的基于网络社交媒体数据的城市交通事故预测方法和系统，实现简单、计算复杂度低，可以有效减少城市交通事故预测的计算资源开销，不需要任何视频监视设备，仅需要网络社交媒体等在线数据，具有实际应用的优势，提供了精确的城市交通事故发生的位置和概率，同时对是否进行交通事故预警进行了决策性判断。

主权项

1.一种基于网络社交媒体数据的城市交通事故预测方法，其特征在于，包括：步骤1，以网络社交媒体网站历史数据为数据源，从其中的历史天气数据中提取历史天气特征，从其中的历史交通数据中提取历史交通特征、历史季节特征、历史时间特征、历史地理位置区块；步骤2，以交通事故信息发布网站历史数据为数据源，从其中的历史交通事故数据中提取历史交通事故结果，并提取地理位置区块的交通事故威胁程度特征；步骤3，根据地理位置区块标号和事故发生时间，关联分析步骤1中得到的5项特征、步骤2中得到的历史交通事故结果和地理位置区块的交通事故威胁程度特征，得到交通事故特征向量F＝(W,T_r,S,T_i,D,C)中的各项特征，其中，W表示天气特征，T_r表示交通特征，S表示季节特征，T_i表示时间特征，D表示地理位置区块对应的交通事故威胁程度特征，C表示交通事故结果，以F表示单次历史交通事故，从所有历史交通事故的特征向量集合中随机采样得到特征数据，根据得到的特征样本集合搜索预测结果最好的概率图模型，根据概率图代表的因果关系和采样数据，建立概率预测方程；步骤4，获取网络社交媒体网站的实时数据，从其中的实时天气数据中提取实时天气特征，从其中的实时交通数据中提取实时交通特征、实时季节特征、实时时间特征、实时地理位置区块；步骤5，根据步骤3中得到的概率预测方程，结合步骤4中得到的5项实时特征和步骤2中得到的地理位置区块的交通事故威胁程度特征，计算各个地理位置实时发生交通事故的概率，对是否发出交通事故警告做出决策。