[发明专利]基于多维数据的交通事故黑点预测方法、装置及介质

摘要

本发明提供了一种基于多维数据的交通事故黑点预测方法、装置及介质，该方法包括历史数据获取步骤、黑点预测模型构建步骤、实时数据获取步骤和预测步骤，本发明提取了多维的历史数据，建立黑点预测模型构建步骤，该模型构建基于泊松分布、差分自回归积分滑动平均模型和迭代决策树GBDT的黑点预测模型，首先使用泊松分布对路段进行划分，在划分的基础上使用差分自回归积分滑动平均模型和迭代决策树GBDT的黑点预测模型分别进行黑点预测，综合差分自回归积分滑动平均模型和迭代决策树GBDT的黑点预测模型的预测结果确定是否为黑点，提高了黑点的预测准确度，并且将黑点位置实时标注的电子地图上，以提醒驾驶员通过该路段时注意，提高交通安全性。

主权项

1.一种基于多维数据的交通事故黑点预测方法，其特征在于，该方法包括：/n历史数据获取步骤，获取包括历史道路数据、历史违章数据、历史事故数据、历史客流数据、历史车辆运行状态数据、历史天气数据、驾驶员历史数据、历史时间数据和黑点的基础档案数据的历史数据，并从历史数据中提取特征值构成历史特征数据；/n黑点预测模型构建步骤，构建基于泊松分布、差分自回归积分滑动平均模型和迭代决策树GBDT的黑点预测模型，并使用所述历史特征数据对所述黑点预测模型进行训练得到训练后的黑点预测模型；/n实时数据获取步骤，获取包括实时道路数据、实时客流数据、实时车辆数据、实时天气数据、驾驶员实时数据、实时时间数据的实时数据，对所述实时数据进行特征值提取后并进行归一化处理形成潜在的黑点向量数据，所述实时道路数据包括道路等级、道路拥挤程度和道路状况；/n预测步骤，将所述潜在的黑点向量数据使用所述训练后的黑点预测模型进行预测，若所述潜在的黑点为黑点，则在电子地图上使用电子围栏标注该黑点的位置，并向驾驶员发出警报。/n