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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118211176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410281128.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法是由王江波;孙中禹;刘锴;李昂设计研发完成，并于2024-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明提出的一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法，融合事故信息、公路数据、气象数据、流量数据等多源异构时空数据，并针对数据特征，设计了一种融合多模型的高速公路网交通事故风险评估模型。模型能够从事故描述中提取关键语义信息，并融合公路画像、气象数据和流量数据，在采用历史事故数据构建并训练随机森林模型的基础上，进行风险评估；模型计算各路段交通事故风险指数，并基于四分位数方法划分交通事故风险等级，作为评价标准；并使用加性模型解释器SHAP对模型估计结果进行解释。本发明的方法考虑了多维度事故风险因素，进而实现人、车、路、环境等多方位影响下交通事故风险全面评估，具有广泛的适用性。

本发明授权一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、采集高速公路交通事故调查数据、路网数据、气象数据和流量数据； 步骤二、从事故调查记录中提取关键词，面向人因和车因，构建LDA主题模型特征向量： 步骤21、基于获取的交通事故调查记录构建文本库，运用LDA主题模型对文本库进行无监督分类学习，识别关键语义； 步骤22、在迭代计算过程中，每个文档都被表示为一个主题分布向量，每个主题都被表示为一个单词分布向量；取文档中概率最大的主题，获得主题内词的概率，经过加权求和后得到LDA主题向量； 步骤三、根据步骤一获取的数据，分别计算道路和环境影响因素： 步骤31、计算高速公路路段类型、陡坡、车道数变化点、限速变化点、桥隧段，建立样本数据集，构成基于路段的画像； 步骤32、获取高速公路气象信息，包括最高温度、最低温度、雨雪情况、风力等级，并转化为单热编码； 步骤33、为各路段匹配高速公路流量特征； 步骤四、基于步骤二、三得到的结果，将LDA主题向量、道路信息和气象信息数据融合，构建融合数据集，数据集包含人、车、路、环境四类，作为交通事故潜在影响因素； 步骤五、以A年为研究期，计算各路段交通事故风险指数，并将其作为因变量，将步骤四得到的交通事故潜在影响因素作为自变量，建立交通事故风险评估机器学习模型，完成模型参数调优，生成基于机器学习的交通事故风险评估模型，获得交通事故风险指数； 步骤六、将各路段交通事故风险指数，按照25％、50％和75％四分位数将其划分为“高风险、中风险、低风险、极低风险”四个等级，作为交通事故风险等级评价标准； 步骤七、使用加性模型解释器SHAP对构建的基于机器学习的交通事故风险评估模型估计结果进行解释；计算各路段单个影响因素对交通事故风险的贡献，即shapley值； 步骤八、基于步骤七得到的人、车、路、环境四类因素的shapley值，计算各路段人、车、路、环境四个维度的风险指数值；定义路网中事故风险等级被划分为“高风险”和“中风险”的路段为事故多发路段；根据事故多发路段风险因素的贡献度，得到该事故多发地四个维度的潜在风险排序。

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