【摘 要】
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交通事故预测在城市公共安全、应急处置以及建设规划方面发挥着重要的作用。然而,在预测交通事故风险时仍然存在以下问题:首先交通事故的发生受到众多因素的影响,例如天气、道路状况等。其次交通事故的发生在空间范围内存在多尺度的时空依赖,主要包括局部区域的时空相关性和全局区域的时空相似性。同时,由于实际场景中交通事故发生次数相对较少,给预测带来了零膨胀问题。因此,对交通事故进行准确的预测具有很大的挑战,现有的预测方法无法综合考虑上述问题。提出了一种新颖的融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测模型(ST-RiskNe
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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教育部-中国移动科研基金(MCM20180202)。
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交通事故预测在城市公共安全、应急处置以及建设规划方面发挥着重要的作用。然而,在预测交通事故风险时仍然存在以下问题:首先交通事故的发生受到众多因素的影响,例如天气、道路状况等。其次交通事故的发生在空间范围内存在多尺度的时空依赖,主要包括局部区域的时空相关性和全局区域的时空相似性。同时,由于实际场景中交通事故发生次数相对较少,给预测带来了零膨胀问题。因此,对交通事故进行准确的预测具有很大的挑战,现有的预测方法无法综合考虑上述问题。提出了一种新颖的融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测模型(ST-RiskNe
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