2024 國道智慧交通管理創意競賽 資料分析與modeling

2024 國道智慧交通管理創意競賽 資料分析與modeling¶

經過先前的資料前處理後，接下來就是去觀察資料有甚麼特徵

處理時間(左圖): 上大多數事故都在極短的時間內就排除

事故類型(中圖): A1到A3為嚴重度重到輕，A1為死亡事故，可以發現主要高峰是在清晨，推斷是車速快，視線不佳導致一旦發生事故，就會相對嚴重；A3主要是發生在早上七點到晚上六點，這個時段主要是大多數人的上班時段，基數大但也許因為視線較佳，人數較多，嚴重度較低。

處理時間影響因素(右圖): 越嚴重的程度處理時間越長，而清晨的時間處理時間較長，可能是處理量能較少。

而機器學習的部分，同時運用LSTM (時間循環的神經網路)，早停法(避免過度訓練)，以及中間層(hidden layer)去找出參數中的隱含可能。