【摘 要】
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城市交通安全状态预测任务对交通管理和公共安全具有重要意义,针对交通流数据的时序相关特性,论文提出一种基于多尺度级联森林的交通安全状态预测方法。首先,对事故发生地点
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城市交通安全状态预测任务对交通管理和公共安全具有重要意义,针对交通流数据的时序相关特性,论文提出一种基于多尺度级联森林的交通安全状态预测方法。首先,对事故发生地点上游的交通流数据进行处理与特征选择;然后,采用K-means聚类和统计分析的方法对交通流数据进行安全状态量化;最后,使用提出的多尺度级联森林算法对交通安全状态进行预测,该方法能够有效地处理时序数据的分类问题。根据实验显示,所提出的方法在预测指标上相对于对比的方法都有了显著的提升。
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