可解释随机森林在多类别交通事故风险研判中的应用研究.docxVIP

可解释随机森林在多类别交通事故风险研判中的应用研究

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1交通事故风险的严峻形势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2可解释随机森林的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

研究目的与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2研究任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.1交通事故风险研判的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2可解释随机森林的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

研究中的不足与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1当前研究的不足之处．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2需要解决的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

三、理论基础与相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

可解释随机森林概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.1随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.2可解释性的重要性及实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

多类别交通事故风险分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1交通事故风险的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2多类别交通事故风险的识别与分析方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

四、可解释随机森林在多类别交通事故风险研判中的应用．．．．．．．．35

数据准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.1数据来源及收集方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.2数据预处理技术与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

模型构建与实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1可解释随机森林模型的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2模型训练与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3模型的实施过程及步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

一、内容简述

本研究聚焦于利用可解释随机森林（ExplainableRandomForest,XRF）模型，深入探索其在多类别交通事故风险研判中的实际应用价值。当前，交通事故频发，其成因复杂多样，且事故后果往往呈现多重分类特征（如轻微、一般、严重、重大事故等）。因此准确识别并量化各类事故风险因素，对于提升交通管理效率、预防事故发生、降低社会损失具有至关重要的意义。传统随机森林模型虽然具备强大的非线性预测能力，但其“黑箱”特性限制了模型可解释性，难以直观揭示风险因素对事故类别判定的具体影响机制。鉴于此，本研究引入XRF技术，旨在构建一个既能保持随机森林优良预测性能，又能提供清晰、透明决策依据的风险研判模型。研究内容将围绕以下核心方面展开：首先，对多类别交通事故数据集进行系统性的特征工程与选择，识别关键影响变量；其次，构建并优化XRF模型，通过集成学习与特征重要性分析等方法，实现对事故风险的有效预测与多类别划分；再次，重点阐释XRF模型的可解释性机制，例如通过基尼不纯度贡献度、平均不纯度减少等指标