[发明专利]预测模型训练及预测方法、装置、电子设备、存储介质有效
| 申请号： | 201910583402.1 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110288096B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 刘思妤;赵延宁 | 申请（专利权）人： | 满帮信息咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 臧云霄;潘一诺 |
| 地址： | 550000 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提供一种预测模型训练及预测方法、装置、电子设备、存储介质，驾驶安全风险预测模型训练方法包括：对于M个车辆，获取各车辆的出险数据，并至少根据驾驶动态数据、车辆数据、驾驶员数据及环境数据得到每个车辆的多个特征，将每个车辆的该多个特征作为该车辆的特征向量，所述M个车辆的特征向量形成样本集；利用所述样本集及对应的出险数据训练第一层第一预测模型和第一层第二预测模型；利用所述样本集训练第一层第一预测模型和第一层第二预测模型时，第一层第一预测模型的输出和第一层第二预测模型的输出及对应的出险数据训练训练第二层预测模型。本发明提供的方法及装置实现对驾驶员的风控安全把控及优质和非优质驾驶员的有效管理。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种驾驶安全风险预测模型训练方法，其特征在于，包括：对于M个车辆，获取各车辆的出险数据，并至少根据驾驶动态数据、车辆数据、驾驶员数据及环境数据得到每个车辆的多个特征，将每个车辆的该多个特征作为该车辆的特征向量，所述M个车辆的特征向量形成样本集，M为大于2的整数；利用所述样本集及对应的出险数据训练第一层第一预测模型和第一层第二预测模型；利用所述样本集训练第一层第一预测模型和第一层第二预测模型时，第一层第一预测模型的输出和第一层第二预测模型的输出及对应的出险数据训练训练第二层预测模型。
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