基于AdaBoost分类器的实时交通事故预测

• 作者: 张军 朱新山 胡震波
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 事故预测 分类器 交通流特性 Parzen窗 可分性判据
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 284-288
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0284

摘要

传统的道路交通事故预测是对交通事故次数及其造成的损失的历史趋势进行预测,针对其不能反映交通事故与实时交通特性关系、不能有效地预防事故发生的问题,提出一种基于AdaBoost分类器的交通事故实时预测的方法.首先,将交通道路划分为正常、危险两种交通状态,利用实时采集的交通流数据作为特征变量对不同的状态进行表征,将事故的实时预测问题转化为分类问题;然后,采用Parzen窗非参数估计的方法对两种状态在不同时间尺度下候选交通流特征的概率密度函数(PDF)进行估计,利用基于概率分布的可分性判据分析估计的密度函数,选择合适的特征变量及时间尺度,确定样本数据;最后,根据样本数据训练AdaBoost分类器对不同的交通状态进行分类识别.实验结果表明,采用交通流特性的标准差特征对测试样本分类的正确率比平均值特征高7.9％,更能反映不同交通状态的差别,获得更好的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	天津大学电气与自动化工程学院	90	705	14.0	23.0
2	朱新山	天津大学电气与自动化工程学院	15	122	6.0	10.0
3	胡震波	天津大学电气与自动化工程学院	2	13	2.0	2.0