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| 基于代价敏感神经网络的交通状态判别 | |
| 引用本文： | 聂佩林,陈晓翔,佘锡伟,戴秀斌.基于代价敏感神经网络的交通状态判别[J].公路交通科技,2011(3). |
| 作者姓名： | 聂佩林 陈晓翔 佘锡伟 戴秀斌 |
| 作者单位： | 中山大学地理科学与规划学院;中山大学智能交通研究中心; |
| 基金项目： | 广东省粤港关键领域重点突破项目资助(2009A011601013); 广东省安全生产监督管理局安全生产科技发展项目资助(批文号:粤安监[2010]213号) |
| 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。 |
| 关 键 词： | 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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