隨著城市化的快速發(fā)展和道路機(jī)動(dòng)化進(jìn)程的實(shí)現(xiàn),人民群眾的生活變得更加便捷。與此同時(shí),機(jī)動(dòng)車的大量使用也造成了交通擁堵、空氣污染和交通事故等一系列社會(huì)問題,給政府的交通管制造成巨大的壓力。其中,頻繁發(fā)生的交通事故給人們的安全和社會(huì)財(cái)產(chǎn)都帶來了巨大的損失。交通事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的結(jié)果可以幫助城市管理者合理地調(diào)配警力來舒緩交通壓力,避免交通事故的發(fā)生,也可以為行人的出行提供安全性指導(dǎo)。因此,研究城市區(qū)域在未來一段時(shí)間的交通事故風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和很高的社會(huì)價(jià)值。傳感器的大量普及和數(shù)據(jù)收集的工作廣泛應(yīng)用,使得人們可以獲取大量與交通事故有關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。人們不再僅僅挖掘交通事故本身或者流量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的影響,而可以更加全面地研究交通事故風(fēng)險(xiǎn)。本文通過對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的模型,以達(dá)到實(shí)現(xiàn)精確而有效地預(yù)測城市區(qū)域交通事故風(fēng)險(xiǎn)的目的。論文的主要工作如下:1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集的分析和預(yù)處理。首先,分析了與交通事故相關(guān)的一系列多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集對交通事故的影響,包括交通事故數(shù)據(jù)、不同車輛的出行數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、道路設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)等。然后,根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)空特性,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)處...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 交通事故研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)知識(shí)介紹
    2.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
        2.1.3 門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 編碼器-解碼器與注意力機(jī)制
        2.2.1 編碼器-解碼器架構(gòu)
        2.2.2 帶注意力機(jī)制的編碼器-解碼器
        2.2.3 全局注意力機(jī)制
        2.2.4 局部注意力機(jī)制
    2.3 本章小結(jié)
第3章 問題定義和數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 交通事故風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)定義
    3.2 交通事故相關(guān)數(shù)據(jù)集介紹
        3.2.1 交通事故數(shù)據(jù)
        3.2.2 出租車區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)
        3.2.3 機(jī)動(dòng)車出行數(shù)據(jù)
        3.2.4 自行車出行數(shù)據(jù)
        3.2.5 天氣數(shù)據(jù)
        3.2.6 道路設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)
        3.2.7 興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)
    3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)的時(shí)空對應(yīng)
        3.3.2 外部環(huán)境特征抽取
        3.3.3 數(shù)據(jù)歸一化
    3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理基本流程
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于深度時(shí)空注意力機(jī)制的城市交通事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型
    4.1 TA-STAN模型設(shè)計(jì)
        4.1.1 空間注意力機(jī)制的設(shè)計(jì)
        4.1.2 時(shí)間注意力機(jī)制的設(shè)計(jì)
        4.1.3 外部環(huán)境特征融合模塊
        4.1.4 基于深度時(shí)空注意力機(jī)制的交通事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型
    4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.2.2 超參數(shù)調(diào)優(yōu)實(shí)驗(yàn)
        4.2.3 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對比實(shí)驗(yàn)
        4.2.4 TA-STAN的組件效果測評實(shí)驗(yàn)
        4.2.5 注意力函數(shù)實(shí)驗(yàn)
        4.2.6 案例分析
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    本文工作總結(jié)
    未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果



本文編號(hào)：4027431