【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，更具体地说，本专利技术涉及基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法及系统。
技术介绍
1、交通事故和拥堵会导致交通效率降低，增加出行时间和成本，还可能对人们的生命和财产安全造成威胁，随着交通数据规模的不断增大，传统的交通事件处置方式基于预定义的规则和算法，这些方法在面对复杂多变的情况时不够灵活，随着数据量的增加，无法高效处理和分析大量的实时数据。
2、神经网络模型在处理复杂数据和模式识别方面具有出色的能力，能够自动学习和提取交通事件的特征和规律，从而提高决策的准确性和适应性，相比于传统的被动响应方式，主动处置能够提前预测和识别交通事件，采取措施避免或减少其影响，提高交通系统的整体性能和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，具体包括以下步骤：
3、步骤101、收集多个项目中的交通应急事件数据，并对收集到的数据进行编码处理，得到交通应急事件数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
4、步骤102、构建神经网络模型，使用训练集进行神经网络模型的训练，在训练过程中监控模型在训练集上的表现，在训练完成后，保存训练好的神经网络模型；
5、步骤103、在每个周期结束时使用验证集评估模型的性能和泛
6、在一个优选地实施方式中，所述步骤101中，收集多个项目中的交通应急事件数据，并对收集到的数据进行编码处理，得到交通应急事件数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，具体步骤如下：
7、步骤a1、数据采集：收集道路工程环境数据、视频数据、交通量、事件等级、位置信息以及处置资源数据，；
8、步骤a2、编码处理：检查数据中的异常值、缺失值和不一致的数据项，去除无效数据、处理缺失值、统一数据格式，根据每个数据源的特点，提取关键特征包括道路状态、车辆密度、事故类型，将事件等级转换为数值编码，并将不同数据源的信息整合到一个统一的数据集中，确保数据格式的一致性和可用性，进一步包括以下步骤：
9、步骤a201、将事件等级用文本描述为轻微、一般、严重等级，将其转换为数值编码，通过定义一个映射函数，将文本描述映射到数值编码为eevent＝map(levent)，具体地，使用如下映射方式：
10、轻微→1
11、一般→2
12、严重→3
13、其中，map()是映射函数，eevent是事件等级的数值编码，事件等级是levent；
14、步骤a202、将道路状态、车辆密度和事故类型作为特征，分别表示为froad、ftraffic、faccident，其中，froad表示道路状态的数值编码，ftraffic表示车辆密度的具体数值，faccident表示事故类型的数值编码。
15、在一个优选地实施方式中，所述步骤102中，构建神经网络模型，使用训练集进行神经网络模型的训练，在训练过程中监控模型在训练集上的表现，在训练完成后，保存训练好的神经网络模型，具体步骤如下：
16、步骤b1、设计神经网络模型：包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层有三个节点，分别对应道路状态、车辆密度和事故类型，根据道路基础数据属性的数量，设置20个神经元；所述隐藏层：根据交通事件处置资源的行标大类，设置100个神经元；所述输出层有一个节点，用于输出事件等级的预测值，设定5个神经元，每个神经元对应一个等级的预测输出，选择概率最高的类别作为最终的预测等级；
17、步骤b2、模型训练：使用训练集对神经网络模型进行训练，设输入层的特征向量为x＝(x1,x2,x3)，其中x1表示道路状态，x2表示车辆密度，x3表示事故类型，通过前向传播计算模型的预测输出，使用反向传播调整模型的权重和偏置，以减少预测值与真实值之间的差异，进一步包括以下步骤：
18、步骤b201、输入层到隐藏层的计算：每个隐藏层神经元j的输出hj计算公式如下：
19、
20、其中，是输入层到隐藏层神经元j的权重，是隐藏层神经元j的偏置项，x是输入向量，σ是激活函数；
21、步骤b202、隐藏层到输出层的计算：输出层的预测值由隐藏层的输出经过权重和偏置计算得出：其中，w2是隐藏层到输出层的权重矩阵，b2是输出层的偏置向量，输出层使用softmax激活函数将输出转换为一个概率分布，具体计算公式如下：
22、
23、其中，是输出层第k个神经元的预测值，zk是输出层第k个神经元的加权输入，zi是输出层第i个神经元的加权输入，和分别是指数函数应用在zk和zi上，是隐藏层到输出层神经元k的权重，是输出层神经元k的偏置项。
24、在一个优选地实施方式中，所述使用反向传播调整模型的权重和偏置，具体步骤如下：
25、步骤c1、计算交叉熵损失函数：使用交叉熵损失函数来度量预测值与真实数值编码标签之间的差异，表示模型的预测输出向量，是一个概率分布，y表示真实的数值编码标签向量，对应于事件等级的真实标签，具体计算公式如下：
26、
27、其中，表示事件等级的预测与真实标签之间的差异，c是类别数，c＝1表示轻微，c＝2表示一般，c＝3表示严重；是模型对事件等级的预测输出，是一个概率分布；yevent是真实的数值编码标签向量，只有一个元素为1，其他为0；
28、总的损失函数l是所有样本损失的平均值表示：其中，和y分别表示模型的预测输出和真实的数值编码标签，n表示样本数量，是第p个样本模型对事件等级的预测输出，yevent,p是第p个样本的真实事件等级标签的数值编码向量；
29、步骤c2、反向传播：通过计算损失函数对每个权重和偏置的梯度，在训练过程中监控模型在训练集上的表现，进一步包括以下步骤：
30、步骤c201、对于每个输出层神经元k，输出层到隐藏层的权重更新公式为：其中，是损失函数l对的梯度，是softmax函数的导数，是损失函数l关于输出层权重的偏导数，用于更新输出层到隐藏层的权重的梯度，是隐藏层神经元j对权重的输入；输出层到隐藏层的偏置更新公式为：其中，是损失函数l关于输出层偏置的偏导数，是输出层神经元k的输入zk对其偏置的导数；
31、步骤c203、对于每个隐藏层神经元j，隐藏层到输入层的权重更新公式为：
32、其中，是损失函数l关于隐藏层权重的偏导数，是输出层输入zk对隐藏层输出hj的偏导数，是激活函数关于加权输入zj的导数，是输入层特征xi对权重的输入；隐藏层到输入层的偏置更新公式为：其中，是损失本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于：所述步骤101中，收集多个项目中的交通应急事件数据，并对收集到的数据进行编码处理，得到交通应急事件数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤A2编码处理中，根据每个数据源的特点，提取关键特征包括道路状态、车辆密度、事故类型，将事件等级转换为数值编码，进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤102中，构建神经网络模型，使用训练集进行神经网络模型的训练，在训练过程中监控模型在训练集上的表现，在训练完成后，保存训练好的神经网络模型，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤B2模型训练中，通过前向传播计算模型的预测输出，使用反
6.根据权利要求5所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述使用反向传播调整模型的权重和偏置，具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤103中，在每个周期结束时使用验证集评估模型的性能和泛化能力，调整模型结构以优化模型表现，将训练好的模型应用于实际的交通事件主动处置决策场景中，通过输入新的交通事件数据，利用模型进行决策推断，具体步骤：
8.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤D2数据记录与溯源中，建立决策的溯源机制，基于历史数据和溯源信息，进行决策结果的分析，并将分析结果反馈到模型优化和决策过程中，进一步包括以下步骤：
9.基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策系统应用于如权利要求1-8中任一项所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，包括数据收集和预处理模块、数据集划分模块、神经网络模型构建和训练模块、模型评估和优化模块，以及决策推断和应用模块；
...【技术特征摘要】
1.基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于：所述步骤101中，收集多个项目中的交通应急事件数据，并对收集到的数据进行编码处理，得到交通应急事件数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤a2编码处理中，根据每个数据源的特点，提取关键特征包括道路状态、车辆密度、事故类型，将事件等级转换为数值编码，进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤102中，构建神经网络模型，使用训练集进行神经网络模型的训练，在训练过程中监控模型在训练集上的表现，在训练完成后，保存训练好的神经网络模型，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络选择模型的交通事件主动处置决策方法，其特征在于，所述步骤b2模型训练中，通过前向传播计算模型的预测输出，使用反向传播调整模型的权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：常书金，程云欢，宋延，胡青波，贾春华，安亚俊，王松松，任军伟，
申请(专利权)人：北京华录高诚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。