实战三：基于LGB实现车联网大数据碰撞识别代码+数据（非常详细可作为毕设）

最新推荐文章于 2024-04-14 00:52:41 发布

程序员奇奇

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分类专栏：机器学习实战文章标签：课程设计 LGB 车联网大数据碰撞识别机器学习碰撞识别

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本文详细介绍了基于LGB模型实现车联网大数据中的碰撞识别。首先通过规则预测模型筛选强烈碰撞，再利用LightGBM对剩余数据进行预测。在特征工程中，重点关注状态信息和运动信息，通过数据重采样提升模型泛化能力。此外，文章还涵盖了碰撞时间的预测和修正，以提高预测准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目介绍：

使用的数据为采集车辆信号。车辆信息非常多，而且用户路况信息和使用偏好千人千面，很难找到一种准确识别碰撞的方法，希望参赛者通过车联网大数据识别车辆碰撞和碰撞时间。车辆标签信息如下：

车号	Label	CollectTime
1	1	2020/8/30 21:36:09
2	0
3	1	2020/8/12 8:36:46

数据集：

https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38735017/87064869

运行环境：

joblib=1.0.1
lightgbm=3.2.0
numpy=1.20.2
pandas=1.2.3
scikit-learn=0.24.1
tqdm=4.60.0

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基于LGB算法实现车联网大数据碰撞识别

PlHtml的博客

09-19

300

在设置LGB参数部分，我们指定了boosting类型为’gbdt’，目标函数为二分类问题，评估指标为二进制对数损失。车联网技术的发展使得车辆能够实时收集和交换数据，这为车辆碰撞识别提供了巨大的机会。本文将介绍如何使用LGB（LightGBM）算法来实现车联网大数据碰撞识别，并提供相应的源代码。首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。同时，为了实现碰撞识别，数据集还应包含车辆是否发生碰撞的标签。在上述代码中，首先导入了所需的库，包括LGB、NumPy、Pandas以及用于评估模型准确率的sklearn库。

实战3：基于LGB算法实现车联网大数据碰撞识别代码+数据

机器学习深度学习业余选手

11-18

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基于LGB算法实现车联网大数据碰撞识别代码+数据

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