一种基于多模型融合的交通事故风险预测方法及系统

本发明公开了一种基于多模型融合的交通事故风险预测方法及系统，涉及交通风险评估技术领域，获取交通事故特征数据，构建原始数据集；将所述原始数据集进行数据预处理和特征增强，转化为标准化数值特征；基于所述标准化数值特征分别训练多个基模型，得到多个预测结果；将所述多个基模型的多个预测结果进行动态融合，得到融合预测概率；根据预设的风险阈值，将所述融合预测概率转化为具体的风险等级。本发明针对传统单一模型预测精度不足、类别不平衡和数据适应性差的问题，通过特征工程优化、多基模型协同训练及动态加权融合策略，实现对道路交通事故风险的精准预测。