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在聪明的交通系统的最近的进展允许交通安全研究从历史性的 data-based 分析延长到即时应用程序。学习介绍一个新方法预言碰撞可能性的，交通数据象网爬行天气数据一样由分离的环察觉者收集了。匹配的盒子控制方法和支持向量机器(SVM ) 技术被采用识别风险地位。适应合成在采样上技术被使用解决 imbalanced 数据集问题。随机的森林技术被使用选择作出贡献的因素并且避免在恰当上的问题。结果显示 SVM 分类器能成功地在测试数据集上分类 76.32% 碰撞并且全面数据集上的 87.52% 碰撞，它与以前的研