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摘要
针对传统车辆碰撞检测方法中存在的周期长、成本高、准确率低，以及易陷入局部最优等问题，本文提出基于改进LightGBM算法的车辆碰撞检测模型，进行数据清洗、构建特征工程，使用贝叶斯算法优化LightGBM超参数，将LightGBM与LR、SVM、RF及XGboost模型进行对比。模型仿真结果显示，LightGBM预测模型表现最优，精确度、召回率与F1-Score分别为0.93、0.94和0.93,可以有效引导企业开展用户关怀和事故救援。
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单位西南交通大学希望学院
