74、道路事故与海洋生物地球化学指标预测研究

道路事故与海洋生物地球化学指标预测研究

道路事故严重程度预测

道路事故是全球重大的公共安全问题，每年有数百万人在事故中丧生或受伤，其后果包括身体伤害、财产损失和生命消逝等。预测道路事故的严重程度是一个重要的研究领域，有助于预防伤害和提高道路安全。

研究中应用了基于投票的集成机器学习模型来预测道路事故。该模型通过考虑不同因素，能够准确预测事故严重程度，且在解决这一问题上比其他模型表现更优。不过，研究存在一定局限性，所使用的孟加拉国道路事故数据集规模较小，而大规模的数据集对于获得准确的严重程度预测至关重要。

海洋生物地球化学指标预测

海洋覆盖了地球表面超过70.8%的面积，储存着近97%的地球水资源。其中，南大洋虽然仅占海洋表面积的30%，却对全球碳循环和温度调节起着至关重要的作用，它吸收了大部分热量和近一半的大气工业二氧化碳，还促进了矿物质向低纬度地区的上升，对全球海洋生态系统的健康至关重要。

研究旨在预测用于气候监测的关键生物地球化学指标，如25°C时的pH值、硝酸盐含量和海水相对密度。这些指标对于生态、海洋生物化学和整体气候模式至关重要。研究开发了新的自定义核（双曲正弦核、高斯矩阵乘法核），将特征映射到理想空间，并基于现有相关特征使用支持向量回归（SVR）技术进行有效假设。通过在三个维度上与现有核进行效率比较，提出了性能显著更高的核。

相关研究工作

道路事故研究相关

过往有众多关于道路事故预测的研究，运用了不同的机器学习模型和方法。例如，一些研究使用基于提升的集成学习模型，并结合SHAPley加性解释来预测和分析道路交通伤害严重程度；还有研究通过分类技术分析仰光道路事