基于GA-SVM模型的水上事故严重程度分类

李典; 张庆年; 何鑫宇

首页> 中文期刊> 《水运管理》 >基于GA-SVM模型的水上事故严重程度分类

基于GA-SVM模型的水上事故严重程度分类

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

cqvip:为降低水上交通事故发生概率,从人、船、环境及事故属性的角度分析不同因素对事故严重程度的影响,提出基于支持向量机的水上事故严重程度分类模型,利用粗糙集理论对水上事故数据进行约简预处理,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试。结果表明,该模型的测试精度达到85%,能较好地识别海事事故严重程度。

著录项

来源
《水运管理》 |2019年第10期|20-23|共4页
作者
李典; 张庆年; 何鑫宇;
展开▼
作者单位

武汉理工大学交通学院湖北武汉460063;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
水上交通安全; 事故严重程度; 遗传算法; 支持向量机; 判别模型;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于SVM的水上交通事故严重程度的影响因素研究 [J] . 汪飞翔 ,杨亚东 ,田书冰 . 交通信息与安全 . 2018,第002期
2. 基于GA-ELM的水上交通事故严重程度影响因素识别研究 [J] . 张丽丽 ,吕靖 ,艾云飞 . 运筹与管理 . 2018,第009期
3. 基于累积Logistic模型的交通事故严重程度预测模型 [J] . 李世民 ,孙明玲 ,关宏志 . 交通标准化 . 2009,第003期
4. 基于累积Logistic模型的交通事故严重程度预测模型 [J] . 李世民 ,孙明玲 ,关宏志 . 交通标准化 . 2009,第002期
5. 基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究 [J] . 宋栋栋 ,杨小宝 ,祖兴水 . 交通运输系统工程与信息 . 2021,第003期
6. 基于SHEL模型的水上交通事故中的人为因素分析 [C] . . 第五届中国国际救捞论坛 . 2008
7. 基于机器学习与统计学模型的道路事故严重程度预测模型效果评价 [A] . Neelam Zulfiqar(尼兰) . 2019

基于GA-SVM模型的水上事故严重程度分类

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅