基于预训练语言模型的道路危险因子识别与分析方法.docx

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基于预训练语言模型的道路危险因子识别与分析方法

前言

数据噪声会影响模型的稳定性和性能，因此需要进行噪声识别与处理。常见的方法包括基于统计学的异常值检测、基于模型的异常检测等。这些方法能够有效识别出数据中的异常点，并采取适当的修正措施。

训练好的模型可以用于识别和分类不同类型的危险因子。例如，在分析交通事故报告时，模型可以自动识别出与事故发生相关的因素，如天气、路况、交通标志等。通过对这些因素的综合分析，可以为道路安全管理提供科学依据。

在行驶风险预测中，目标变量通常是与风险相关的事件或状态，如发生交通事故、急刹车、事故隐患等。目标变量的选择需

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