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摘要:
交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的.因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题.本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过采样技术和阈值移动方法,在给定的代价敏感矩阵引导下,对训练样本集进行过采样和对神经网络输出值进行阈值移动,并得到最终的判别结果.通过对广深高速公路上采集的数据进行测试,实验结果表明,所提出算法可以有效降低拥堵和缓慢状态的误判率.
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文献信息
篇名 基于代价敏感神经网络的交通状态判别
来源期刊 公路交通科技·应用技术版 学科 交通运输
关键词 交通状态判别 代价敏感 类不平衡 过采样 阈值移动
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 交通工程
研究方向 页码范围 220-223
页数 4页 分类号 U491.112
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
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交通状态判别
代价敏感
类不平衡
过采样
阈值移动
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公路交通科技·应用技术版
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1002-0268
11-2279/U
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