模型算法在事故严重度预测中的应用

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刘海威,王劭谦,王潇屹,董小飞

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中文摘要:

近年来，模型算法因具有高预测精度被广泛应用于事故严重度的预测与分析。然而，算法所依托的模型通常被视为“黑盒”，难以揭示事故特征在模型中的具体作用及其影响机制。探索基于模型的算法在事故严重度预测中的应用，分析事故特征对事故严重度的贡献并揭示其致因。对比常见的几类模型算法，并结合夏普利加性解释（SHAP）方法对模型的可解释性进行了深入分析。结果显示，随机森林模型在事故严重度预测中表现最佳，揭示了关键事故特征对事故严重度的具体影响及贡献大小。研究成果弥补了传统模型算法“黑盒”特性的不足，为交通事故分析提供了更为深入的研究工具和方法支持。

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