【摘 要】
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基于某中小城市4881起交通事故现场数据,构建了基于＂道路交通事故信息系统＂事故数据的特征变量集;以一般事故、严重事故作为二分类标签,建立事故严重程度支持向量机（SVM）分类识别
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,中国铁道科学研究院运输及经济研究所
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基于某中小城市4881起交通事故现场数据,构建了基于＂道路交通事故信息系统＂事故数据的特征变量集;以一般事故、严重事故作为二分类标签,建立事故严重程度支持向量机（SVM）分类识别模型,并分别通过网格搜索法、遗传算法进行模型核参数寻优;最后,通过单因素局部灵敏度分析方法,研究各个特征变量对模型测试集分类精度的影响,进一步确定事故严重程度的核心影响因素。结果表明：SVM模型在训练集和测试集上的分类精度均在80%左右,表现出良好的分类识别效果和泛化能力;事故属性、车辆属性中有8个特征变量,显著影响SVM模型的分
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