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基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别
1
作者
黄子璇
李桥兴
《电子科技》
2024年第1期66-71,共6页
区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC...
区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。
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关键词
非法营运车辆
随机森林
模型
cart分类树模型
二元逻辑回归
模型
分类
算法
机器学习
深度学习
识别算法
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题名
基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别
1
作者
黄子璇
李桥兴
机构
贵州大学管理学院
喀斯特地区发展战略研究中心
出处
《电子科技》
2024年第1期66-71,共6页
基金
国家自然科学基金(71663011)
贵州大学“研究基地及智库”重点专项课题(GDZX 2021030)
贵州大学人文社会科学一般项目(GDYB2021020)。
文摘
区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。
关键词
非法营运车辆
随机森林
模型
cart分类树模型
二元逻辑回归
模型
分类
算法
机器学习
深度学习
识别算法
Keywords
illegal taxi operation
random forest model
cart
classification tree model
binary logistic regression model
classification algorithm
machine learning
deep learning
recognition algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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发文年
被引量
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1
基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别
黄子璇
李桥兴
《电子科技》
2024
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