公开(公告)号：CN116959248B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310903318.X

申请日：2023-07-22

Applicant: 同济大学

Inventor： 宋昊 ,  王俊骅 ,  上官强强

IPC: G08G1/01 ,  G06F30/20 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于交互式自解释模型的高速公路事故风险优化方法，包括：构建交通风险事故风险预测模型；基于交通风险事故影响因素，根据SHAP模型，得到各个交通风险事故影响因素之间交互关系；根据所述交通风险事故风险预测模型和各个交通风险事故影响因素之间交互关系构建各个交通风险事故影响因素两两交互的事故风险热力图；根据所述事故风险热力图对高速公路交通事故风险概率进行优化。本发明解决了现有技术中交通事故致因分析难以对影响因素重要性排序和交通事故风险控制中事故预测模型黑箱难以搜索优化方向的问题。

公开(公告)号：CN115081508B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202210450623.3

申请日：2022-04-26

Applicant: 同济大学

Inventor： 宋昊 ,  王俊骅 ,  上官强强

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/29 ,  G06F16/28 ,  G06N3/082 ,  G06N3/09 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及一种基于交通数字孪生的交通运行风险平行仿真系统，包括：交通数据采集模块，采集高速公路车辆车道级位置轨迹信息；气象数据采集模块，采集高速公路沿途气象信息；数据处理模块，将信息处理成结构化数据；数据传输模块，将路侧处理好的数据发送至数据分析模块和可视化展示模块；仿真驱动模块，利用Gipps跟驰模型和换道模型对未来短时车辆位置进行预测仿真，同时根据实时气象数据对未来短时交通气象情况进行预测仿真；数据分析模块，利用基于SAEs的深度学习模型判断当前交通运行风险状态；可视化展示模块，进行可视化展示。与现有技术相比，本发明具有预测准确度高，具备可复制推广、鲁棒性强等优点。