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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种用于道路交通事故风险评估的可替代指标的提取方法，包括如下步骤：S10，将待分析道路划分为q个等长的路段单元，在每个路段单元按照时间顺序采集与行车风险存在关联性参数的序列数据集；S20，分析参数序列数据集中各参数字符对事故频次的重要度，保留重要度超过I0的字符；S30，利用保留下来的字符构建回归模型，保留回归模型中置信度不小于P0的字符并构建离散选择模型，保留置信度不小于P1的字符作为可替代指标；S40，利用可替代指标构建事故风险计算方程，对道路的风险程度进行评估。本发明的实施不受主观影响，快速、高效地从原始大规模时间序列数据中获取到目标指标，以实现不借助事故数据便可以对道路的事故风险进行评价。

主权项：1.一种用于道路交通事故风险评估的可替代指标的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S10，将待分析道路划分为q个等长的路段单元，在每个路段单元按照时间顺序采集与行车风险存在关联性参数的序列数据集；S20，分析参数序列数据集中各参数字符对事故频次的重要度，保留重要度超过I0的字符；S30，利用保留下来的字符构建回归模型，保留回归模型中置信度不小于P0的字符并构建离散选择模型，保留置信度不小于P1的字符作为可替代指标；S40，利用可替代指标构建事故风险计算方程，对道路的风险程度进行评估；在步骤S20前还包括：将参数的序列数据集C＝{c1,c2,…,cn}转化为均值为0、标准差为1的符合正态分布的标准序列集C″＝{c1″,c2″,…,c′n′}，表达式为： 式中，μ为序列数据集C的均值，σ为序列数据集C标准差；再利用降维公式对标准序列集C″进行降维，将长度为n的标准序列集转换为等长的m段子序列，然后用每段子序列的均值代替该段子序列，并记为字符串C′＝{c1′,c2′,…,c′m}，序列数据集C平滑曲线经降维后变成折线段，降维公式为： 式中为压缩率，取值为整数；步骤S20，分析参数序列数据集中各参数字符对事故频次的重要度包括：根据高斯分布表查找区间分裂点，将降维后的字符串C′＝{c1′,c2′,…,c′m}划分为k个等概率区间，每个概率区间设置一个字符，统计每个路段单元上每个字符出现频次xi,w，i表示路段，w表示字符类别，以频次xi,w为解释变量，分析各字符对事故频次的重要度。

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权利要求：

百度查询： 东南大学 一种用于道路交通事故风险评估的可替代指标的提取方法