【源码】基于PyTorch框架的二次事故预测系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架，融合机器学习与深度学习优势，打造出二次事故预测系统。项目运用混合模型MoE_LightGBM，结合专家混合（MoE）和LightGBM模型，经国际和国内数据集测试，在AUC、特异性和敏感性方面展现出优越性能，有效提升高速公路二次事故预测的准确性。

项目的主要特性和功能

1. 混合模型：结合专家混合（MoE）和LightGBM模型，发挥机器学习和深度学习优势，提升预测准确性。
2. 参数优化：采用Optuna和GridSearch算法优化模型参数，保证模型性能最优。
3. 性能评估：通过AUC、特异性和敏感性等指标评估模型性能，借助SHAP算法解释模型逻辑。
4. 多任务学习：支持多任务学习，利用MMoE（Multi - gate Mixture - of - Experts）模型实现不同任务预测。
5. 数据处理：支持不同采样方法下的数据集处理，验证模型在不同数据条件下的表现。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：确保安装Python、PyTorch框架以及必要依赖库（如Anaconda、Optuna等）。 2. 配置环境：设置环境变量和路径，使项目能正确找到所需资源和依赖。 3. 数据准备：准备用于训练和测试的数据集，保证数据格式符合项目要求。 4. 模型训练：使用提供的训练脚本或命令行参数运行模型训练，包含加载配置参数、构建数据集、训练模型等步骤。 5. 模型评估：使用评估脚本对训练好的模型进行性能评估，分析模型的AUC、特异性和敏感性等指标。 6. 结果分析：通过SHAP算法解释模型结果，分析关键影响因素，优化模型性能。

注意：本项目要求用户具备基本的Python和PyTorch知识，以及一定的机器学习背景。使用前请熟悉项目结构和功能，并按指南操作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】