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基于GA-SVM模型的水上事故严重程度分类

摘要: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。

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  
作者:
李典; 张庆年; 何鑫宇
单位:
武汉理工大学交通学院; 湖北武汉460063
刊名:
水运管理

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:水运管理

水运管理杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:31-1233/U。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1979年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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