论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李典,张庆年,何鑫宇
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
来源: 水运管理 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输
单位: 武汉理工大学交通学院
基金: 国家自然科学基金资助(51879211)
分类号: U698.6
DOI: 10.13340/j.jsm.2019.10.008
页码: 20-23
总页数: 4
文件大小: 1878K
下载量: 95
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