公开(公告)号：CN118095834A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410073070.3

申请日：2024-01-18

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万雨杰 ,  董春娇 ,  李鹏辉 ,  许博

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N5/045 ,  G08G1/0967

Abstract: 本发明公开了一种基于可解释随机森林的交通事故风险研判方法，包括：获得研究区域的交通事故数据和路段数据并对数据进行预处理；从交通流因素、道路因素及环境因素三要素的角度构建城市道路交通事故风险影响指标体系，构建基于改进随机森林的城市道路交通事故风险研判模型，采用SHAP方法对模进行解释，计算影响因素的安全取值范围。本发明解决了道路交通事故黑点难以鉴别，事故风险难以评估，事故致因分析困难，事故影响机理解释不清的难题，实现了城市道路交通事故风险的研判与致因分析，计算误差较小且收敛速度快，效率较高，有较强的可解释性，为道路交通事故风险研判以及风险致因的动态分析奠定理论基础并提供技术支持。

公开(公告)号：CN118038713A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410097233.1

申请日：2024-01-24

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 许博 ,  董春娇 ,  李鹏辉 ,  万雨杰 ,  杨妙言

IPC: G08G1/16 ,  G08G1/01 ,  G08B21/18

Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹数据的高速公路行车安全风险主动识别方法。具体包括：基于高速公路机动车的历史轨迹数据建立数据基座；根据轨迹数据中车辆的速度信息以及其他相关指标提取出相应的风险研判指标；使用随机森林与XGBoost的组合算法对指标的重要度进行研判，设定指标累积重要度阈值，将指标重要度按照从大到小的顺序进行累加，筛选出累积重要度大于阈值的所有指标，将这些指标结合XGBoost算法用于事故风险的识别(即有无可能发生事故)。本发明在高速公路行车安全风险识别有着较高的精度，可以为高速公路事故风险研判和动态预警提供方法支撑。

公开(公告)号：CN119942840A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510056850.1

申请日：2025-01-14

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 杨妙言 ,  董春娇 ,  李鹏辉 ,  汪守东 ,  刘正华 ,  赵祥君

IPC: G08G1/16 ,  G08G1/01 ,  G06F18/231 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提出了一种考虑时空特征的电动汽车与人非碰撞事故多发点鉴别方法，获取电动汽车与人非碰撞事故数据及道路网分布数据；对事故数据进行预处理；从月度、小时分布角度量化分析事故时间分布特征；引入类别事故综合影响指标，采用层次分析法确定事故影响因素权重，通过赋权网络核密度估计法揭示电动汽车与人非碰撞事故的空间聚集性；针对时空特性，采用密度峰值聚类算法作为事故空间聚类模型；引入时间维度特征，构建ST‑DBSCAN事故时空多发点段鉴别模型。本发明避免了事故聚集区域范围较大、离散程度较低、部分区域出现成片趋势的问题，准确识别得到分离度较高的事故空间多发点段，以及某一准确时间点附近、分离度较高的事故时空多发点段。

公开(公告)号：CN118396184A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410642636.X

申请日：2024-05-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郑睿 ,  董春娇 ,  耿庆桥 ,  李鹏辉 ,  王君悦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化交通流预测方法，通过构建多个时空注意力机制挖掘交通流的时空依赖性，并利用卷积模块对输出数据进行处理，最后使用剪枝和蒸馏技术对模型进行轻量化处理，去除预测模型中的冗余参数，得到具有较高准确率的轻量预测模型。本发明解决了真实路网环境下交通基础设施配备的微控制器内存较小，不足以部署最先进的交通流预测模型的问题，实现了交通流预测精度和模型计算成本之间的平衡，不仅预测精度高且计算占用内存小，为实现在微控制器中进行精度较高的交通流预测奠定理论基础并提供了技术支持。