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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种目标城市交通事故严重程度分析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：CN116311882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211499937.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种目标城市交通事故严重程度分析方法是由万建武;霍冠英;李庆武;王连涛;闵超波设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标城市交通事故严重程度分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标城市交通事故严重程度分析方法，其包括：获取不同城市的交通事故数据，根据每个城市的交通事故数据量确定目标城市和源城市；利用统一特征表示法将分布于异构特征空间的目标城市和源城市交通事故数据进行特征对齐，得到跨城市交通事故样本的同构样本特征表示；将跨城市交通事故样本的同构样本特征表示带入代价敏感的跨城市交通事故分析模型，得到导致目标城市交通事故不同严重程度的影响因素。本发明能够在仅使用少量目标城市交通事故数据的条件下，准确获得导致目标城市交通事故不同严重程度的影响因素。

本发明授权一种目标城市交通事故严重程度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种目标城市交通事故严重程度分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取不同城市的交通事故数据，根据每个城市的交通事故数据量确定目标城市和源城市； 利用统一特征表示法将分布于异构特征空间的目标城市和源城市交通事故数据进行特征对齐，得到跨城市交通事故样本的同构样本特征表示； 将跨城市交通事故样本的同构样本特征表示带入代价敏感的跨城市交通事故分析模型，得到导致目标城市交通事故不同严重程度的影响因素； 将交通事故数据中的严重事故作为正类，不严重数据作为负类，根据统一特征表示后的源城市交通事故样本，通过代价敏感Logistic回归训练并获得源城市的事故严重知识； 基于源城市的事故严重知识，训练代价敏感的跨城市交通事故分析模型，代价敏感的跨城市交通事故分析模型的目标函数为： ； 其中，表示Logistic回归的似然参数，表示正类样本的错分代价，为目标城市的交通事故样本总数，表示目标城市中第i个交通事故样本，表示样本的类别，表示样本为正类，表示样本经过统一特征表示后的同构样本特征表示，表示负类样本的错分代价，表示样本为负类，为跨城市知识迁移的强度系数，为目标城市的交通事故样本总数； ； 其中，表示同构样本特征表示属于类的后验概率。

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