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大规模交通事件数据驱动的行驶风险评估方法

前言

基于预训练语言模型，能够深入分析不同危险因子之间的相互关系。例如，某些天气条件下，交通流量的增加可能会导致事故发生率的上升。通过模型的多层次分析，能够更全面地了解道路危险因子之间的复杂关联，进而为交通管理和决策提供支持。

道路危险因子通常包括交通设施的状况、天气条件、道路设计、驾驶行为、交通流量等多方面因素。每个因子的变化都可能影响驾驶安全性。因此，识别并量化这些危险因子的影响程度，成为提升道路安全管理的关键。

在数据预处理过程中，异常值的处理也是标准化和归一化中的一部分。异常值可能会对模型的训练