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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114372522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111651228.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法是由李健;王歆远设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RSF算法的交通事故持续时间影响因素分析方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取轨道交通事故数据，预处理后得到原始数据集；步骤S2、构建基于随机生存森林模型的事故持续时间预测模型；步骤S3、基于C‑index求得的预测误差率选取最优随机生存森林模型；步骤S4、通过变量重要性VIMP指标确定轨道交通事故持续时间的影响因素，并计算重要程度与现有技术相比，本发明具有影响因素识别准确高、适用性强的优点。

本发明授权一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RSF算法的交通事故持续时间影响因素分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、获取轨道交通事故数据，预处理后得到原始数据集； 步骤S2、构建基于随机生存森林模型的事故持续时间预测模型； 步骤S3、基于C-index求得的预测误差率选取最优随机生存森林模型； 步骤S4、通过变量重要性VIMP指标确定轨道交通事故持续时间的影响因素，并计算重要程度； 所述步骤S3具体为：采用C-index计算OOB预测误差，计算不同生存树、拆分规则所构建的随机生存森林模型的预测误差率，选择最优随机生存森林模型； 所述采用C-index计算OOB预测误差，具体过程如下： 将所有的事故数据{i,j}进行配对，n次事故共计生成包含事故配对数据的集合Ω*； 对集合Ω*进行关于删失数据的预处理，得到用于计算C-index的集合Ω； 计算集合Ω中预测结果排序与原数据一致的配对数与集合Ω的配对数的比值，得到C-index值： 其中，I表示判断函数，分别表示对于事故i和j的预测生存概率； 则OOB预测误差为1-C； 所述对集合Ω*进行关于删失数据的预处理具体为：从集合Ω*排除拥有以下特征的配对： 1配对中持续时间小于预设阈值的事故为删失数据； 2配对中的事故持续时间相同Ti＝Tj且删失特征不为δi＝1,δj＝0、δi＝0,δj＝1、δi＝1,δj＝1； 3配对中的事故均为未发生的删失数据； 所述步骤S4具体为： 步骤S41、在显著性检验过程中，通过随机置换变量的值，并将预测误差与原来的OOB预测误差进行比较，得到对于特定变量x的变量重要性VIMP参数： 其中，Cx为最优随机生存森林模型的C-index参数；表示当利用测试数据计算OOB预测误差时，在所有利用变量x进行拆分的节点中，随机分配得到的随机生存森林模型的C-index参数； 步骤S42、得到变量重要性VIMP结果后，根据VIMP值的大小重新构造随机生存森林模型；删除变量中对模型预测有负贡献的变量，并重新构建新模型；反复迭代得到VIMP值均大于0的预测模型； 步骤S43、设定VIMP显著变量参考值，对于有显著影响的变量，进行描述性与相关性统计，识别影响轨道交通事故持续时间的风险因素。

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