42、交通风险评估与心理需求网络分析

交通风险评估与心理需求网络分析

1. 交通风险评估模型

1.1 模型评估方法

为评估新增交通信息的有效性，研究使用逻辑回归对改进后的 FHS 模型进行评估。数据集来自阿根廷恩特雷里奥斯省康塞普西翁德尔乌拉圭市的 Kronos 系统注册数据。

逻辑回归分类器评估添加交通信息后的分类效果。怀卡托大学的 WEKA 平台实现了带有 ˆG 估计器的多项逻辑回归模型。考虑 W 个类别、N 个实例和 M 个属性，待计算的参数矩阵 是一个 M * (W - 1) 矩阵。各类别的概率计算公式如下：
- 除最后一类外，类别 j 的概率：
[P_j(X_i) = \frac{\exp(X_i \cdot B_j)}{\sum_{j = 1..(W - 1)} \exp(X_i, B_j) + 1}]
- 类别概率：
[1 - \sum_{j = 1..(W - 1)} P_j(X_j) = \frac{1}{\exp(X_i * B_j) + 1}]
- （负）多项对数似然：
[L = - \sum_{j = 1..N} \left{ \sum_{j = 1..(W - 1)} (Y_j * \ln(P_j(X_i))) + \left(1 - \sum_{j = 1..(W - 1)} Y_{ij} \right) * \ln \left(1 - \sum_{j = 1..(k - 1)} P_j(X_i) \right) \right} + \hat{G} * (\theta^2)]

通过拟牛顿法最小化 L 来获得矩阵 ，以得到 M * (W - 1) 个变量的最优值。

1.2 评估结果 </