基于增强多类型数据的混合VAE-扩散生成神经网络提高交通事故频率建模

本研究针对交通事故频率建模中因零观察值过多导致的预测不准确问题，提出了一种混合VAE-扩散神经网络的新方法，以减少零观察值并处理多类型事故数据的复杂性。研究表明，该模型在生成合成数据质量和预测性能上优于传统统计模型，能够有效提升交通事故频率建模的准确性，进而改善交通安全政策的制定。