基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.83MB</p>
<p>总页数：36页</p>
</br>
<h3>二、简介</h3>
<p>《基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法》是一篇研究如何利用机器学习技术提升交通安全管理水平的文章。该文提出使用XGBoost算法对高速公路事故数据进行建模，通过分析事故发生的多种影响因素，如天气、路况、车速等，实现对事故类型和严重程度的准确预测。研究结果表明，该方法在预测精度和计算效率方面均优于传统方法，为交通管理部门提供了科学决策依据，有助于降低事故率和提高应急响应能力。</p>
</br>
<h3>三、预览</h3>
<img src="https://d.z3060.com/docthumbnail/202509/03/gfjrl0ogrgu.webp" title="基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法" alt="基于XGBoost的高速公路事故类型及严重程度预测方法">
页:
[1]