在此研究中,通过应用机器学习技术的逻辑回归模型,利用交通事故历史数据和实时天气信息,对未来可能发生的交通事故进行预测和分类。采用的参数包括TruncTime、Hour、SecCount、PassNum、LossNum、StayNum、NewNum、InputGini、DailyStayNum、DailyCount等。同时,还分析了道路交通流量、速度、延迟等因素对交通事故发生率的影响。该研究可为相关部门提供交通管理和安全预警的参考依据。
在此研究中,通过应用机器学习技术的逻辑回归模型,利用交通事故历史数据和实时天气信息,对未来可能发生的交通事故进行预测和分类。采用的参数包括TruncTime、Hour、SecCount、PassNum、LossNum、StayNum、NewNum、InputGini、DailyStayNum、DailyCount等。同时,还分析了道路交通流量、速度、延迟等因素对交通事故发生率的影响。该研究可为相关部门提供交通管理和安全预警的参考依据。
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