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一种基于特征向量空间滤值的交通事故poisson回归分析方法

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本发明公开了一种基于特征向量空间滤值的交通事故poisson回归分析方法，包括：步骤1、统计每个街区里面的交通事故数量总和作为因变量；步骤2、获取交通事故总量对应的相关因子数据，并按街区分别计算各相关因子数据；步骤3、对相关因子进行筛选；步骤4、对街区数据进行空间邻接关系的判断，计算中心化的空间邻接矩阵矩阵；步骤5、计算空间邻接矩阵的特征值和特征向量组；步骤6、提取特征向量作为交通事故数据的空间影响因子；步骤7、求解基于特征函数空间滤值的poisson回归模型系数，得到交通事故量与自变量之间的关系模型；步骤8、对关系模型的精度进行验证和评价。本发明可有效的提高回归模型的拟合精度，实现对交通事故的有效分析和准确模拟。

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公开/公告号CN110188324A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-30

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN201910411640.4
发明设计人陈玉敏;罗凤兰;陈娒杰;黄黎恒;谭黄元;曹吉平;廖佳鑫;
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申请日2019-05-17
分类号
代理机构湖北武汉永嘉专利代理有限公司;
代理人唐万荣
地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号
入库时间 2024-02-19 13:49:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-09-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/18 申请日:20190517

实质审查的生效
2019-08-30

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