基于贝叶斯优化CatBoost模型的高速公路事故检测方法

胡宇晴; 余欣航; 吴楚恩

doi:10.20035/j.issn.1671-2668.2026.01.008

公路与汽运 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (01) : 54 -59. DOI: 10.20035/j.issn.1671-2668.2026.01.008

基于贝叶斯优化CatBoost模型的高速公路事故检测方法

胡宇晴, 余欣航, 吴楚恩

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摘要

高速公路事故的及时检测对确保交通安全和优化道路管理具有至关重要的意义。当前，基于传统方法的事故检测面临数据不完全、检测延迟和精度不足等诸多挑战。文中提出一种基于贝叶斯优化CatBoost(BO-CatBoost)模型的高速公路事故检测方法，旨在提升事故检测的准确性和实时性。通过对电子收费系统(Electronic Toll Collection System, ETC)采集的数据进行特征分析，结合贝叶斯优化算法自动调整CatBoost模型的超参数，提高模型的预测能力与鲁棒性。试验结果表明，该方法在不同交通流量和事故类型下均具有较高的准确率和较低的误报率，优于其他事故检测模型，ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下的面积达0.92。