一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于RSF算法的交通事故持续时间影响因素分析方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取轨道交通事故数据，预处理后得到原始数据集；步骤S2、构建基于随机生存森林模型的事故持续时间预测模型；步骤S3、基于C‑index求得的预测误差率选取最优随机生存森林模型；步骤S4、通过变量重要性VIMP指标确定轨道交通事故持续时间的影响因素，并计算重要程度与现有技术相比，本发明具有影响因素识别准确高、适用性强的优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于RSF模型的交通事故持续时间影响因素分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114372522A
申请号 ：
CN202111651228.3
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李健王歆远
申请人 ：
同济大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区四平路1239号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵志远
优先权 ：
CN202111651228.3
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N20/00 G06Q50/30
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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