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多模态数据融合下的行驶风险推断模型构建.docx

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    多模态数据融合下的行驶风险推断模型构建

    前言

    预训练语言模型，如基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，能够处理和分析结构化与非结构化的数据，如交通报告、事故日志、社交媒体内容等。这些模型能够自动从大量数据中提取出有价值的信息，进而有效识别出潜在的道路危险因子。

    为了提高预测模型的普适性和准确性，需要集成来自多个传感器和监控设备的数据。例如，车载传感器采集的车辆速度、加速度、方向等动态数据，以及道路监控系统提供的路况信息和外部环境数据（如气象、交通事故记录等），都能够为预测提供有效的支持。

    在行驶风险预测任务中，由于不同特征的量纲和取值范围可

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