摘要
本发明提供一种高速公路路域风险因素识别方法及装置，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：从预处理后的数据中提取关键特征，所述关键特征用于风险因素识别；利用关键特征训练神经网络模型，以得到训练后神经网络模型；通过训练后神经网络模型识别风险因素，对风险因素进行关联挖掘，以得到风险因素之间的相互关系；基于风险因素之间的相互关系，为每个风险因素分配一个重要性得分；计算动态调整因子，将动态调整因子与每个风险因素的重要性得分相乘，以得到调整后的重要性得分；根据调整后的重要性得分，对风险因素进行排序，以得到影响高速公路路域风险的关键因素。本发明能够更加准确、高效地识别风险因素。
