【摘 要】
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针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在水上交通风险预测中由于其变量较多而导致的计算过程复杂、实用性不强的问题,运用随机森林模型对变量进行重要度排序,利用筛选后的变量构建新的SVM模型.将新模型的分类正确率和可转移性测试结果与原模型的进行比较.结果表明:新模型比原模型的分类正确率提高4.12个百分点;在可转移性测试中新模型分类正确率仍处于较高水平,而且误报率降低2.40个百分点.研究表明新模型计算相对简单,预测效果更优,而且具有普适性特征.
【机 构】
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江苏海事职业技术学院航海技术学院,南京211170;上海海事大学商船学院,上海201306
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针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在水上交通风险预测中由于其变量较多而导致的计算过程复杂、实用性不强的问题,运用随机森林模型对变量进行重要度排序,利用筛选后的变量构建新的SVM模型.将新模型的分类正确率和可转移性测试结果与原模型的进行比较.结果表明:新模型比原模型的分类正确率提高4.12个百分点;在可转移性测试中新模型分类正确率仍处于较高水平,而且误报率降低2.40个百分点.研究表明新模型计算相对简单,预测效果更优,而且具有普适性特征.
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