公开(公告)号：CN116307103A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310121835.1

申请日：2023-02-15

Applicant: 河南大学

Inventor： 周毅 ,  侯宏鑫 ,  王力 ,  宁念文 ,  石华光 ,  张延宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出了一种基于硬参数共享多任务学习的交通事故预测方法，其步骤如下：对交通事故原始数据进行预处理；对影响交通事故发生的外部因素的数据进行处理分别得到静态因素数据和动态因素数据；通过多通道卷积网络和压缩‑激发网络提取各种静态因素数据的特征；通过Transformer网络提取各种动态因素数据的特征；进行信息融合；根据不同的预测任务分别构建其特定的网络层，在特定的网络层得到不同预测任务的预测值；构建多个预测任务的联合损失函数，利用Adam优化器得到预测模型；利用预测模型得到多个交通事故预测任务的预测结果。本发明实现了对多个交通事故预测任务的共同学习，提供更加全面更加明确的交通事故预测结果，且提高了预测精度。