基于XGBoost模型的交通事故严重程度预测  

作　　者：邓卓 赵阳[2] 

机构地区：[1]长安大学汽车学院,陕西西安710018 [2]长安大学运输工程学院,陕西西安710061

出　　处：《中国交通信息化》2024年第6期121-124,共4页China ITS Journal

基　　金：河南省交通运输厅交通运输科研项目计划(2019G-2-11)

摘　　要：本文采用美国2022年交通事故数据集,通过SMOTE_NC算法对数据进行过采样,从时空因素、天气因素和路况因素三个方面分析对交通事故的严重程度具有影响的13个因子,通过RStudio软件的XGBoost包里的XGBoost函数建立XGBoost多分类预测模型,验证模型的准确性为89.76%,证明了XGBoost多分类模型的可行性,丰富了交通事故严重程度预测的理论内容,为减少事故影响、保障人民生命财产安全提供保障.

关 键 词：交通事故 SMOTE_NC 严重程度预测 XGBoost 

分 类 号：U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理]