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基于Wide&Deep网络结构的营运车辆风险评级算法
基于Wide&Deep网络结构的营运车辆风险评级算法
作者:
詹红梅
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Wide&Deep
营运车辆
风险评级
摘要:
本文通过分析营运车辆风险评级中常见的方法和问题,通过构建车联网平台采集车辆基础信息、驾驶环境、驾驶员行为三类数据,在对数据进行归一化处理后,采用Wide&Deep深度神经网络对数据进行建模.通过实验测试,本方法在预测营运车辆下个月的交通事故出现概率上具有较高的准确率,并根据预测结果对车辆风险进行评级,该评级能有效提高营运车辆安全管理效率.
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篇名
基于Wide&Deep网络结构的营运车辆风险评级算法
来源期刊
新型工业化
学科
关键词
Wide&Deep
营运车辆
风险评级
年,卷(期)
2020,(12)
所属期刊栏目
产业研究·综合研讨
研究方向
页码范围
99-100
页数
2页
分类号
D035.37
字数
语种
中文
DOI
10.19335/j.cnki.2095-6649.2020.12.046
五维指标
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营运车辆
风险评级
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
新型工业化
主办单位:
工信部电子科学技术情报研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-6649
CN:
11-5947/TB
开本:
16开
出版地:
北京石景山区鲁谷路35号1106室
邮发代号:
创刊时间:
2011
语种:
chi
出版文献量(篇)
2442
总下载数(次)
8
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