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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>基于AdaBoost分類器的交通事故實時預(yù)測的方法

      基于AdaBoost分類器的交通事故實時預(yù)測的方法

      2017-12-07 | rar | 0.78 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)的道路交通事故預(yù)測是對交通事故次數(shù)及其造成的損失的歷史趨勢進(jìn)行預(yù)測，針對其不能反映交通事故與實時交通特性關(guān)系、不能有效地預(yù)防事故發(fā)生的問題，提出一種基于AdaBoost分類器的交通事故實時預(yù)測的方法。首先，將交通道路劃分為正常、危險兩種交通狀態(tài)，利用實時采集的交通流數(shù)據(jù)作為特征變量對不同的狀態(tài)進(jìn)行表征，將事故的實時預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為分類問題；然后，采用Parzen窗非參數(shù)估計的方法對兩種狀態(tài)在不同時間尺度下候選交通流特征的概率密度函數(shù)（PDF）進(jìn)行估計，利用基于概率分布的可分性判據(jù)分析估計的密度函數(shù)，選擇合適的特征變量及時間尺度，確定樣本數(shù)據(jù)；最后，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練AdaBoost分類器對不同的交通狀態(tài)進(jìn)行分類識別。實驗結(jié)果表明，采用交通流特性的標(biāo)準(zhǔn)差特征對測試樣本分類的正確率比平均值特征高7.9%，更能反映不同交通狀態(tài)的差別，獲得更好的分類結(jié)果。

      基于AdaBoost分類器的交通事故實時預(yù)測的方法

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