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道路交通安全风险评估与预警系统

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摘要摘要:本文提出了一种基于多源数据融合和深度学习的道路交通安全风险评估与预警系统。该系统整合了车载传感器数据、交通流量数据和气象数据,采用长短期记忆网络(LSTM)模型对交通事故风险进行实时预测。通过在某城市的实际道路环境中进行为期6个月的测试,结果表明该系统能够以92.5%的准确率预测交通事故风险,并能提前15分钟发出预警信号。本研究为提高道路交通安全提供了一种高效实用的技术方案。

DOI 6jrvvqeexd/8565463

作者陆慧芳

机构地区浙江中昊信息技术有限公司浙江嘉兴 314000

出处《工程建设标准化》 2024年13期

关键词交通安全风险评估预警系统多源数据融合深度学习 LSTM

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2024年08月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）