【技术实现步骤摘要】
本申请涉及道路交通事故分析，尤其涉及一种道路交通事故严重度预测方法。
技术介绍
1、随着我国机动化和城镇化高速发展，山区公路交通需求猛增，山区公路交通安全面临新混合交通环境复杂、在途车辆种类多、不良驾驶行为等新问题，交通事故反弹压力大。提高双车道道路安全系统的可靠性，明晰交通事故严重程度关键影响因素，准确预测交通事故严重程度，已成为双车道公路交通事故风险主动防控急需解决的问题。
2、为实现交通事故影响因素识别和严重程度预测，国内外学者从驾驶人、车辆、道路条件、环境等因素构建评价指标体系，并将其用于事故严重程度建模中，这些建模的方法涵盖了统计学方法和机器学习算法。然而大部分机器学习模型无法对输入的特征变量进行筛选，将所有的特征变量用于事故严重程度建模则会增加无关信息对模型的干扰，导致过拟合或欠拟合等问题，直接影响到模型的分类能力。
3、如何克服现有技术的不足，构建一个综合考虑数据结构、算法参数设置和特征变量选择三方面内容的较佳性能的事故严重程度模型，是目前道路交通事故分析
亟需解决的问题。
【技术保护点】
1.一种道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的道路交通事故严...
【技术特征摘要】
1.一种道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的道路交通事故严重度预测方法，其特征在于，
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【专利技术属性】
技术研发人员：李京阳，郭凤香，周怡雯，杨磊，唐于洁，熊昱然，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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