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行驶风险预测模型的训练数据优化与预处理技术

前言

原始数据往往存在缺失值、异常值或不一致性，需要通过数据清洗技术对其进行预处理。数据筛选的目标是去除与预测任务无关的噪声数据，确保模型训练所需的数据具备高质量的代表性和有效性。

预训练语言模型，如基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，能够处理和分析结构化与非结构化的数据，如交通报告、事故日志、社交媒体内容等。这些模型能够自动从大量数据中提取出有价值的信息，进而有效识别出潜在的道路危险因子。

行驶风险预测涉及的许多数据，如车辆的速度、加速度、距离等，通常是时间序列数据。在处理这些数据时，需要提取