黔东南州公交车辆安全事故预测模型数据产品

本模型基于黔东南州公交车辆历史安全事故数据、车辆运维数据、凯里城区路况及气象数据，采用梯度提升树（GBDT）算法构建预测模型。
算法流程：1. 数据预处理，清洗异常值、缺失值，对车型、路况等特征编码；2. 特征工程，筛选事故关联度高的核心特征（如刹车系统故障频次、雨天运营时长）；3. 模型训练与优化，通过交叉验证调参提升预测精度；4. 输出事故风险等级（高 / 中 / 低）及预警原因。
模型适配凯里山区多弯道、多雨雾的路况特点，为公交车辆动态调度、预防性维保提供数据支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于预测黔东南州公交车辆安全事故的数据产品，包含超过925万条记录，每日更新。它基于梯度提升树算法，整合历史事故、车辆运维、路况和气象数据，输出高、中、低风险等级，支持主动安全调度、预测性维修、保险管理和线路优化等多种应用场景，特别适配山区多弯道、多雨雾的环境特点。