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公开(公告)号：CN113326971A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110480788.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和Adaboost的隧道交通事故持续时间预测方法，包括以下步骤：导入历史交通事故数据：首先对数据进行预处理，根据事故的持续时间划分为短、中、长和特长四个等级；并对预测模型中的输入变量进行缺失值检验和处理；最后对分类变量进行热编码处理。使用PCA方法对原输入变量进行去中心化处理并计算其协方差矩阵，在此基础上计算其特征值和特征向量，从小到大依次确定若干个特征值及相应的特征向量。首先基于弱分类器对交通事故持续时间进行分类，经过对样本的训练得到基础分类结果；然后采用Adaboost迭代框架计算弱分类器的分类错误样本，提高分类错误样本的权值，在此基础上构建下一个弱分类器，多次迭代后得到最终的强分类器。
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