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作者：熊志华;李嘉钰;黄韵合;
单位：北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室;江苏省交通通信信息中心;
摘要：货车车均事故率高，事故后果严重，研究货运车辆运行风险对提升道路交通安全与效率具有重要意义。基于924辆货车全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据，提取货运车辆的启动、运行和制动3个层面的13个运动学参数；借助熵权法测算各参数权重和样本数据的安全性评分，结合随机森林模型筛选出6个关键指标；基于关键指标和K-means聚类算法，对货车的出行风险进行分类和评估；将评估结果作为训练集，构建麻雀搜索算法-支持向量机(Sparrow Search Algorithm-Support Vector Machine, SSA-SVM)模型，辨识货车在途出行安全性。筛选出的6个关键指标对样本描述的准确率达96.7%,将货车出行风险分为优良差三类，从启动、运行和制动三方面刻画货车行驶安全性画像。构建SSA-SVM辨识模型，判别货车出行风险类型准确率为96%。通过挖掘GPS数据将货车运行的历史数据的安全评估和在途运行的安全辨识结合起来，构建数据基座-关键指标-安全画像-风险辨识体系框架，为提升预警的准确性和安全培训的针对性、强化监管的智能化提供支撑。
关键词：安全工程;;熵权法;;随机森林模型;;K-means聚类;;麻雀搜索算法;;支持向量机
基金资助：国家重点研发计划项目(2023YFC3009600)
