【摘 要】
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广东省高速公路针对车辆偷逃通行费用目前采用的是人工抽查校对的稽查手段,稽查的覆盖率不全面且效率低下,本研究针对该问题,采取logistics模型对通行的车辆进行稽查分类;由
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广东省高速公路针对车辆偷逃通行费用目前采用的是人工抽查校对的稽查手段,稽查的覆盖率不全面且效率低下,本研究针对该问题,采取logistics模型对通行的车辆进行稽查分类;由于车辆偷逃费用的行为是小概率事件,数据样本的类别分布存在不平衡的问题,导致传统的分类算法无法起到分类的作用。针对该问题,采取了SMOTE算法对不平衡数据进行处理,结合分类模型进行研究。结果表明,模型总体分类预测的准确性为88.826%,对逃费车辆的预测覆盖率为73.529%,效果比较好,能够给高速公路的稽查工作提供一定的辅助作用。
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