一种动态权重矩阵的交通流状态事故隐患预测方法及系统

本发明公开了一种动态权重矩阵的交通流状态事故隐患预测方法及系统，涉及智能交通与道路安全技术领域，包括：步骤S1、数据获取与特征提取：从路侧传感器数据与车辆轨迹数据中获取多模态交通数据，并从中提取静态交通流特征与动态驾驶行为序列；所述静态交通流特征构成静态特征向量，所述动态驾驶行为序列为预设时间窗口内驾驶行为事件的时序集合。本发明通过动态驾驶行为序列的时序分析及 Transformer 编码器，精准捕捉 “急加速、急减速” 等异常行为的时序演化规律；依托动态权重矩阵，结合 XGBoost 模型与注意力机制分别计算静态特征与动态行为权重，实现静态交通环境与动态驾驶行为的高效统一建模。