基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法及系统，涉及智能交通技术领域，解决了现有技术忽视了社会语义信息的影响，故在面对复杂交通环境时，难以准确识别高风险区域和高风险时段，导致预测结果的准确性和时效性较差的技术问题；本发明专利技术基于时空数据构建时空地理特征模型，进而提取交通流量的时空演化特征；以及基于社会语义信息，构建社会语义特征模型，提取社会语义特征的时空动态演化信息；将时空地理特征和社会语义特征融合，构建得到交通事故风险预测模型；通过引入社会语义信息，实现更加精准的交通事故风险预测，显著提升交通事故预测的准确性和时效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通领域，具体是基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法及系统。

技术介绍

1、随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，交通事故风险预测已经成为提升交通安全和优化交通管理的关键技术之一。

2、早期的交通事故风险预测方法主要依赖于传统的机器学习算法，这些方法利用交通流量、道路类型、天气数据等物理环境信息进行建模，首先，传统模型大多依赖于单一类型的物理环境数据如交通流量、天气等，未能充分考虑多维度数据的交互关系和时空动态变化；其次，现有方法普遍忽视社会语义信息对事故预测的潜在影响，尤其是社交媒体中的公众情感等社会因素，故在突发事件场景下如恶劣天气、大型活动或交通事故热点事件，传统模型因未整合社交媒体实时舆情，导致预测结果滞后甚至失效。本专利技术提出了一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法及系统。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法及系统，用于解决现有技术忽视了社会语义本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述时空地理特征模型的构建过程，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述社交媒体数据通过社交媒体平台获取与交通事故的舆情数据，并通过VADER模型的情感分析方法对文本内容进行极性评分，得到情感极性得分；所述情感极性得分范围为[-1,1]；其中，-1表示强烈负面情绪，1表示强烈正面情绪。

4.根据权利要求2所述的一种基于时空地理与社会语义的...

【技术特征摘要】

1.一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述时空地理特征模型的构建过程，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述社交媒体数据通过社交媒体平台获取与交通事故的舆情数据，并通过vader模型的情感分析方法对文本内容进行极性评分，得到情感极性得分；所述情感极性得分范围为[-1,1]；其中，-1表示强烈负面情绪，1表示强烈正面情绪。

4.根据权利要求2所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述时间注意力得分向量一，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于时空地理与社会语义的交通事故风险预测方法，其特征在于，所述社会语义特征模型的构建过程，包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓，李炎英，孙长银，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：