【摘 要】
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由于各个单一分类模型对道路交通事故严重程度预测的局限性，为提升模型预测性能，致力于建立一种组合模型。结合卷积神经网络提取时空维度中的特征信息，采用stacking方式将CNN与X
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京理工大学电子工程与光电技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项资助项目(2016YFE0108000);江苏省重点研发计划资助项目(BE2017163);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(30916015104);中兴合作研究项目(2016ZTE04-11)
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由于各个单一分类模型对道路交通事故严重程度预测的局限性，为提升模型预测性能，致力于建立一种组合模型。结合卷积神经网络提取时空维度中的特征信息，采用stacking方式将CNN与XGBoost组合，最终生成道路交通事故严重性的分类模型（多层提升算法）。实验结果表明，此模型在测试集上预测精度为91.51%，组合模型比单一分类模型具有更好的分类结果。基于组合模型的分类结果，对交通事故特征进行重要性排序，开展特征相关性分析，为减少道路交通事故及减轻道路交通事故严重等级的管理措施提供参考依据。
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