基于集成LightGBM的交通事故持续时间预测
Prediction of traffic accident duration based on integrated LightGBM作者机构：湖州师范学院经济与管理学院湖州313000 湖州师范学院理学院湖州313000
出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)
年 卷 期：2024年第30卷第19期
页 面：52-55,60页
学科分类：03[法学] 08[工学] 0838[工学-公安技术] 0306[法学-公安学]
摘 要：针对城市道路交通事故持续时间影响因素众多、难以预测的问题,提出了结合bagging和LightGBM的集成预测模型,并使用网格搜索寻找模型最优的超参数。结果表明,与单一LightGBM模型和支持向量机、神经网络和梯度提升机相比,提出的模型具有更高的精度和泛化能力。特征重要性表明事故发生位置、时段和天气有关的特征对持续时间的预测影响较大。
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