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回归模型在交通事故与行车风险分析中的应用综述
目录
回归模型在交通事故与行车风险分析中的应用综述（1）．．．．．．．．．．4
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1交通事故与行车风险分析的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2回归模型在交通事故分析中的应用背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文章结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
回归模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1回归模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2常见回归模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2.1线性回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2.2逻辑回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.3生存分析模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3回归模型在数据分析中的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
交通事故数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
回归模型在交通事故分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.1交通事故发生概率预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1.1模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1.2模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2事故原因分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.1影响因素识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2.2事故原因分类与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3事故严重程度预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.3.1损失预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.2严重程度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
回归模型在行车风险分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1行车风险预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1.1风险因素识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.1.2风险预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.2风险控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.2.1风险预警系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.2.2风险干预措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
回归模型在实际案例分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.3案例分析与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
回归模型在交通事故与行车风险分析中的未来发展趋势．．．．．．．37
7.1深度学习与回归模型的结
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