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基于通行异常行为的高速公路车辆信用度评价模型与算法研究
1
作者
陈尔希
曾献辉
胡征
《交通运输研究》
2018年第1期63-68,共6页
为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法。在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的...
为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法。在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的车辆信用度评价模型,实现了对车辆逃费可疑度的量化。利用基于加权平均的多属性效用算法,计算出所有车辆的信用度值。经实际应用验证,正确率达33%,表明模型在较小程度上有一定的合理性和正确性。在此基础上,利用BP神经网络算法对模型进行了改进。研究结果表明,利用改进模型推荐得到的逃费可疑车辆,稽查正确率上升至67%,可大幅提高稽查人员的工作效率,取得了比较满意的效果。
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关键词
通行异常行为
车辆信用度
BP神经网络
逃费稽查
高速公路
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题名
基于通行异常行为的高速公路车辆信用度评价模型与算法研究
1
作者
陈尔希
曾献辉
胡征
机构
东华大学信息科学技术学院
数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
出处
《交通运输研究》
2018年第1期63-68,共6页
文摘
为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法。在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的车辆信用度评价模型,实现了对车辆逃费可疑度的量化。利用基于加权平均的多属性效用算法,计算出所有车辆的信用度值。经实际应用验证,正确率达33%,表明模型在较小程度上有一定的合理性和正确性。在此基础上,利用BP神经网络算法对模型进行了改进。研究结果表明,利用改进模型推荐得到的逃费可疑车辆,稽查正确率上升至67%,可大幅提高稽查人员的工作效率,取得了比较满意的效果。
关键词
通行异常行为
车辆信用度
BP神经网络
逃费稽查
高速公路
Keywords
abnormal traffic behavior
vehicle credit
BP neural network
evasion inspection
ex.pressway
分类号
U412.36 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于通行异常行为的高速公路车辆信用度评价模型与算法研究
陈尔希
曾献辉
胡征
《交通运输研究》
2018
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