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原文传递基于重采样的交通拥挤识别方法

题名：	基于重采样的交通拥挤识别方法
正文语种：	中文
作者：	徐飞；郑长江；杨成；陈淑燕
关键词：	交通工程；拥挤识别；重采样；不平衡分类；朴素贝叶斯分类器；模式识别
摘要：	交通拥挤识别实质上是一种不平衡分类问题，通过解决不平衡分类问题，在数据层面对原始数据集进行重采样，并采用不同的采样倍率进行向上和向下采样，降低数据集类间不平衡程度，从而提高拥挤类识别精度。选取南京市虎踞路(主干道)某一路段作为研究对象，调查获得7：30-9：00交通流数据，并在此基础上，通过vissim软件仿真得到更多数据。借助weka软件平台运用朴素贝叶斯分类器进行分类试验，并对检测结果对比分析，结果表明重采样方法在对总体识别率影响较小的情况下，能够提高拥挤类的识别率。
期刊名称：	公路交通科技
出版年：	2012
期：	11
页码：	140-144