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欧阳松寿

作品数：1 被引量：19H指数：1
供职机构：北京市交通委员会运输管理局更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：交通运输工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇交通运输工程

主题

  • 1篇数据挖掘
  • 1篇决策树
  • 1篇交通工程

机构

  • 1篇北京交通大学
  • 1篇中国人民公安...
  • 1篇北京市交通委...

作者

  • 1篇孙轶轩
  • 1篇邵春福
  • 1篇赵丹
  • 1篇欧阳松寿

传媒

  • 1篇长安大学学报...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
交通事故严重程度C5.0决策树预测模型被引量：19
2014年
根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性,建立事故严重程度预测模型,生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明:2分类和3分类事故严重程度预测模型精度分别为70%和61%,多模型综合优度有所提升;实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有,碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。
孙轶轩邵春福赵丹欧阳松寿
关键词：交通工程数据挖掘决策树
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共1页<1>
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