一种利用深度学习技术对不平衡交通事故进行建模的高效方法

《Accident Analysis & Prevention》：An efficient methodology for modeling imbalanced traffic crashes through deep learning techniques

　　

阿里·伊兰杜斯特（Ali Irandoost）|马尔詹·加埃米（Marjan Ghaemi）|鲁兹贝赫·沙德（Rouzbeh Shad）|赛义德·阿里·齐亚伊（Seyyed Ali Ziaee）

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  提出一种新的不平衡数据重采样技术——ENN-CTGAN。
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  开发一种混合深度学习模型（LSTM-GRU），用于预测交通事故伤害的严重程度，并将其结果与其它深度学习模型（LSTM、GRU、CNN、MLP）以及机器学习分类器（包括XGBoost和随机森林）进行比较。
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  确定每种预测模型的最佳合成数据比例。
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  开发一种合成数据评估方法。