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作者：马潇驰;陆建;霍宗鑫;夏萧菡;
单位：东南大学江苏省城市智能交通重点实验室;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心;东南大学交通学院;南洋理工大学土木与环境工程学院;
摘要：为提高风险预测系统的易用性和可解释性，提出基于自组织映射网络(SOM)改进的即时学习(JITL)风险预测框架。首先，应用SOM对数据样本进行聚类，并对聚类特征进行解释。进而，通过基于聚类结果的样本选择算法构建待测数据的相似样本集，在线上调用作为基学习器的支持向量机(SVM)进行建模并输出风险预测结果。最后，采用一个交通事故数据集对风险模型的性能进行测试，检验其精度、易用性和可解释性。结果表明：采用SOM-JITL策略的SVM模型，受试者工作状况曲线面积指标达到0.720,相比不使用该策略的传统SVM模型提高17.5%,精度较高；SOM-JITL模型构建所需参数调节工作少，具有较好的易用性；此外，SOM聚类结果准确识别出处于交通拥堵等高风险场景，与现实场景一致，具有可解释性。综上，SOM-JITL策略能有效提高基学习器的性能，达到精度、可解释性和易用性的平衡，有助于以低成本大规模推广风险预测系统。
关键词：机器学习;;风险预测;;易用性;;可解释性;;即时学习;;自组织映射
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52072071);; 江苏省交通运输科技资助项目(2022G02)
