自行车驾驶员交通行为方式判定研究

鉴于我国交通事故中涉案者交通行为方式对于事故责任认定具有重要作用,提出一种基于特征选择的自行车驾驶员交通行为方式判定方法。采集交通事故案例数据并构建组合特征后,基于SMOTE算法进行数据不平衡处理。针对不同数据集构建支持向量机、随机森林和人工神经网络这3种多分类模型,运用交叉验证和受试者工作特征曲线进行模型评价,确定最优分类准确率和关键特征变量。研究表明:该判定方法准确率在组合数据集可达78.83%,在原始采样数据集可达82.19%;车座损伤、车座旋转、机动车类型、车把旋转是交通行为方式判定的关键特征变量。