【摘 要】
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首先,以我国某城市2015~2017年间的历史道路交通事故数据为基础进行实例分析,将样本数据分为一般事故、重大事故、特大事故,构建严重程度影响因素集,并对其进行量化。其次,基
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,玉溪市公安局交通警察支队
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首先,以我国某城市2015~2017年间的历史道路交通事故数据为基础进行实例分析,将样本数据分为一般事故、重大事故、特大事故,构建严重程度影响因素集,并对其进行量化。其次,基于改进深度极限学习机(D-ELM)建立城市道路交通事故严重程度分类识别模型,并通过遗传算法(GA)对模型的影响因素进行寻优搜索,从而构建出GA-D-ELM因素辨识模型。最后,与基于传统极限学习机以及核极限学习机理论的GA-ELM、GA-K-ELM模型进行对比分析。结果表明,GA-D-ELM识别出的影响因素数量最为精简,且在三者中分类准
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