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题名基于支持向量机的道路交通事故数据统计模型研究
被引量：20
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作者
胡启洲
高宁波
叶茂
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机构
南京理工大学自动化学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期39-44,共6页
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基金
国家自然科学基金资助(51178157
51208256)
+2 种基金
国家统计科研计划项目(2012LY150)
教育部人文社会科学研究项目(12YJCH071)
江苏省高校"青蓝工程"资助项目(201211)
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文摘
为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参数的选取,利用ACA优化其训练参数的选择过程,得到基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型。利用该模型对小样本及非线性数据优越的预测性能进行年交通事故量的预测。结果表明,与一些其他模型相比,基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对交通事故数量进行拟合、预测和统计分析。
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关键词
道路交通
交通事故
支持向量机(SVM)
蚁群算法(ACA)
数据统计分析模型
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Keywords
road traffic
traffic accidents
support vector machines（SVM）
ant colony algorithm（ACA）
data statistical analysis model
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分类号
X928.02
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于蚁群优化支持向量机的电力人因事故预测模型
被引量：3
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作者
王鹏
董建房
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机构
陆军炮兵防空兵学院基础部
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第6期1377-1380,共4页
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基金
安徽省自然科学基金项目(编号:1408085MA_(0)6)资助。
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文摘
为有效预测电力行业人因事故数量,论文利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究电力人因事故问题,在对支持向量机进行优化决策的基础上,提出一个电力人因事故数据拟合与预测的统计分析模型。针对支持向量机的参数选择问题,采用蚁群算法进行优化,建立了基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型。利用该模型对电力人因事故量进行预测,结果表明,基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对电力人因事故数量进行拟合、预测和统计分析。
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关键词
电力人因事故
支持向量机
蚁群算法
数据统计分析模型
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Keywords
electric human causation accident
support vector machine
ant colony algorithm
data statistical analysis model
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分类号
C8
[社会学—统计学]
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