基于集成学习的交通事故严重程度预测研究与应用

来源：计算机工程杂志2024年第2期北京时间：

作者：单永航, 张希, 胡川, 丁涛军, 姚远

单位：上海交通大学机械与动力工程学院, 上海 200240

摘要：目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞，然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时，预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此，提出一种双层Stacking事故严重程度预测模型。基于真实交通事故数据集NASS-CDS完成训练，模型输入为车辆传感器可感知得到的事故相关特征，输出为车内乘员最高受伤级别。在第1层中，通过实验对不同学习器组合进行训练，最终综合考虑预测性能以及耗时挑选K近邻、自适应提升树、极度梯度提升树作为基学习器；在第2层中，为降低过拟合，采用逻辑回归作为元学习器。实验结果表明，该方法准确率达到85.01%，在精确率、召回率和F1值方面优于其他个体模型和集成模型，该预测结果可作为智能车辆决策规划模块先验信息，帮助车辆做出正确的决策，减缓事故损害。最后阐述了模型在L2辅助驾驶与L4自动驾驶车辆中的应用，在常规车辆安全防护的基础上进一步提升车辆的安全性。

关键词：交通安全,交通事故严重程度预测,智能车辆,集成学习,K近邻,自适应提升树,极度梯度提升树,逻辑回归

基金资助：国家自然科学基金(52177218)