基于强空间集成的交通状态判别方法

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hulin99
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为研究服务于交通诱导的路网宏观交通状态判别模型,依据集成学习理论,基于强空间集成,提出一种交通状态判别方法。采用K-近邻规则寻找与待判别交通流数据相似的一组训练样本,构成待判别数据的邻域,挖掘交通状态学习器的强空间,进而输出交通运行状态等级标签。采用交通状态混淆矩阵,查全率、查准率等进行实验,结果表明该方法能够较准确地判断路网交通状态,满足交通状态判别的实际应用。
其他文献
针对在线近似策略迭代强化学习算法收敛速度较慢的问题,提出一种非参数化近似策略迭代并行强化学习算法。通过学习单元构建样本采集过程确定并行单元数量,基于径向基函数线性
当名著阅读遇到高考,这不仅与《普通高中语文课程标准(2017年版)》中"整本书阅读与研讨"的学习任务群相契合,更意味着以《红楼梦》为代表的经典名著阅读将较为广泛地走进中学
杜夫海纳是法国现象学美学家,代表作《审美经验现象学》表达了他的基本美学思想,他认为审美知觉是审美主体与对象交流的媒介,包括呈现、再现和想象、反照和情感等三个阶段.主