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申请/专利权人：山东高速股份有限公司

摘要：本申请公开了一种高速路网风险预测方法、装置、设备、存储介质及产品，属于高速路网风险预测技术领域。本申请通过采集目标位置的交通情况相关的多源异构数据，并根据预设的多维数据分析模型，对所述多源异构数据进行融合分析；根据融合分析的结果和预设的风险预测模型，对所述目标位置的安全风险进行预测；若预测的结果为存在风险，则根据所述预测的结果，生成提示信息，以根据所述提示信息提示相关人员所述目标位置存在安全风险，从而实现综合交通情况相关的多维度数据进行融合分析，以此提高对高速路网风险预测的精准性。

主权项：1.一种高速路网风险预测方法，其特征在于，所述高速路网风险预测方法包括以下步骤：分析多源异构数据的数据类型，并根据所述数据类型，采用对应数据解析方式，提取得到所述多源异构数据对应的格式统一的数据特征；根据所述数据特征，确定所述多源异构数据中不同数据之间的影响关系；根据所述影响关系和预设维度权重，构建得到多维数据分析模型；所述根据所述影响关系和预设维度权重，构建得到多维数据分析模型的步骤，包括：确定所述多源异构数据对应不同数据源组合后的多维数据组，其中，所述多维数据组中至少包括两个数据源对应的数据维度；根据预设维度权重，调整所述多维数据组中各多维度数据对应的权重值，其中，每个多维度数据组中存在倾向数据，所述倾向数据的权重值大于其他数据的权重值预设比例；根据调整权重后的多维数据组和所述影响关系，构建得到多维数据分析模型；采集目标位置的交通情况相关的多源异构数据，并根据预设的多维数据分析模型，对所述多源异构数据进行融合分析；所述根据预设的多维数据分析模型，对所述多源异构数据进行融合分析的步骤，包括：将所述多源异构数据转化为统一格式的数据，并确定转化格式后的数据所对应的数据类型；确定预设的多维数据分析模型中与所述数据类型相匹配的子模型，并通过所述子模型，对所述转化格式后的数据进行融合分析；其中，所述多维数据分析模型包括对应多个相同数据源、且不同分析倾向的多个子模型，每个子模型的分析倾向和所述多源异构数据的不同数据源所处数据维度对应，其中，所述融合分析包括单一子模型的数据融合分析和多个子模型的数据融合分析；根据融合分析的结果和预设的风险预测模型，对所述目标位置的安全风险进行预测；若预测的结果为存在风险，则根据所述预测的结果，生成提示信息，以根据所述提示信息提示相关人员所述目标位置存在安全风险。

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