【摘 要】
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为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法.在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费
【机 构】
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东华大学信息科学技术学院,数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
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为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法.在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11 种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的车辆信用度评价模型,实现了对车辆逃费可疑度的量化.利用基于加权平均的多属性效用算法,计算出所有车辆的信用度值.经实际应用验证,正确率达33%,表明模型在较小程度上有一定的合理性和正确性.在此基础上,利用BP 神经网络算法对模型进行了改进.研究结果表明,利用改进模型推荐得到的逃费可疑车辆
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