【摘 要】
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为了提高高速公路交通事件检测的效果,首先从交通流基本参数、交通流组合参数、不同区间交通流参数对交通事件参数的变化进行全面的分析,构建交通事件初始特征变量集,并利用AdaBoost算法、梯度提升树(GBDT)算法、随机森林(RF)算法对初始特征变量进行筛选,通过三种方法综合比较分析得出最终的重要变量。对随机森林中的决策树进行加权计算,构建加权随机森林,并利用粒子群(PSO)算法优化加权随机森林模型。通过采集的高速公路交通事件数据进行对比分析,实验结果表明,在交通事件初始特征变量中筛选出重要变量,对检测的精度
【基金项目】
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国家自然科学基金(71961006),江西省教育厅研究课题(GJJ190331),江西省自然科学基金一般项目(2020H0053)。
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为了提高高速公路交通事件检测的效果,首先从交通流基本参数、交通流组合参数、不同区间交通流参数对交通事件参数的变化进行全面的分析,构建交通事件初始特征变量集,并利用AdaBoost算法、梯度提升树(GBDT)算法、随机森林(RF)算法对初始特征变量进行筛选,通过三种方法综合比较分析得出最终的重要变量。对随机森林中的决策树进行加权计算,构建加权随机森林,并利用粒子群(PSO)算法优化加权随机森林模型。通过采集的高速公路交通事件数据进行对比分析,实验结果表明,在交通事件初始特征变量中筛选出重要变量,对检测的精度
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