【摘 要】
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提出了一种利用多功能地磁传感器采集道路环境磁场数据,并基于决策树模型实现车型的在线分类方法。文中提取8种与车速无关的车辆波形时域特征作为模型输入,基于最优最小划分
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,中铁国际多式联运有限公司,西昌卫星发射中心
【基金项目】
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“863”国家高技术研究发展计划项目（2012AA112401,2011AA110505）,国家自然科学基金项目（61104164）
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提出了一种利用多功能地磁传感器采集道路环境磁场数据,并基于决策树模型实现车型的在线分类方法。文中提取8种与车速无关的车辆波形时域特征作为模型输入,基于最优最小划分样本数的CART算法对决策树模型进行训练。对训练得到的决策树,基于最小误差剪枝原则进行剪枝,得到具有更高样本鲁棒性的最佳剪枝树。通过在北京市某道路上布设地磁传感器获取了两种车型数据,正、反向测试的平均准确率分别为88.9%和94.4%。与现有多个分类方法进行了对比实验,结果表明：本文方法能够进行在线车型分类,并在分类准确率、样本鲁棒性和算法执行时
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