【摘 要】
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【摘 要】 為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 0
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(51879211)
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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。
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