车辆网络事故预测数据集

摘要：车辆网络事故预测数据集（IVNAPD）是一个面向智能交通系统、道路安全分析和交通事故风险预测研究的综合型结构化数据集。

数据集概述

车辆网络事故预测数据集（IVNAPD）是一个面向智能交通系统、道路安全分析和交通事故风险预测研究的综合型结构化数据集。该数据集包含 10,000 条记录和 34 个特征字段，融合车辆属性、驾驶员信息、交通状态、道路条件、天气环境及出行特征等多源数据，用于分析不同驾驶条件与事故严重程度之间的关系。数据覆盖城市道路、乡村道路和高速公路等多种交通场景，可较全面地反映复杂交通环境中的事故风险因素，为机器学习驱动的事故预测和交通安全决策提供数据基础。

数据结构与关键特征

该数据集采用表格形式组织，每条记录对应一次交通运行或事故相关观测。主要特征可划分为车辆、驾驶员、交通、道路和环境五类：车辆特征包括车辆类型、运行状态等；驾驶员特征涵盖年龄、性别、驾驶经验及相关行为属性；交通特征包括交通密度、车流状态和出行时间等；道路特征涉及道路类型、路面状况、道路几何结构及运行环境；天气与环境特征则包括天气状况、能见度、光照和其他外部条件。目标变量为 Accident_Severity（事故严重程度），将样本划分为轻微、中度、严重和致命四个等级，可用于典型的多分类预测任务。

应用价值与研究方向

该数据集适用于交通事故严重程度预测、道路风险评估、驾驶安全分析和智能交通决策支持等研究。研究人员可以采用随机森林、XGBoost、LightGBM、支持向量机等机器学习模型进行事故等级分类，也可以利用深度神经网络和Transformer等方法挖掘多源交通特征之间的复杂非线性关系。进一步研究可聚焦于高风险驾驶场景识别、恶劣天气事故预测、道路危险路段分析、驾驶员行为风险建模、模型可解释性分析以及面向车联网和智慧城市的实时事故预警系统开发，从而为交通管理部门和智能车辆系统提供更加精准的安全决策支持。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-432
文件大小：360K
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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