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摘要:
新能源公交车运营里程核查是新能源公交车补贴申报工作的重要环节,核查申报数据存在工作量大,效率低等问题.本文对申报数据进行描述性分析和单因素方差分析,得出车长与车辆年运营里程有关系.基于此,利用线性SVM算法对运营里程申报数据进行有监督分类,采用线性核函数,通过训练SVM,选择合适惩罚参数C,构建最优SVM,从而识别出可疑的值.结果表明,线性SVM算法能够更有效地检测出年运营里程可疑的车辆,为新能源公交车运营里程核查工作提供参考依据.
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文献信息
篇名 基于SVM的新能源公交车运营里程核查方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 新能源公交车运营里程核查 异常点检测 支持向量机 线性核函数
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 39-43
页数 5页 分类号 TP391
字数 3912字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张志俊 长安大学经济与管理学院 24 168 8.0 12.0
2 张文华 长安大学经济与管理学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
新能源公交车运营里程核查
异常点检测
支持向量机
线性核函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
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56782
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