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傳統(tǒng)的道路交通事故預(yù)測(cè)是對(duì)交通事故次數(shù)及其造成的損失的歷史趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，針對(duì)其不能反映交通事故與實(shí)時(shí)交通特性關(guān)系、不能有效地預(yù)防事故發(fā)生的問題，提出一種基于AdaBoost分類器的交通事故實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的方法。首先，將交通道路劃分為正常、危險(xiǎn)兩種交通狀態(tài)，利用實(shí)時(shí)采集的交通流數(shù)據(jù)作為特征變量對(duì)不同的狀態(tài)進(jìn)行表征，將事故的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為分類問題；然后，采用Parzen窗非參數(shù)估計(jì)的方法對(duì)兩種狀態(tài)在不同時(shí)間尺度下候選交通流特征的概率密度函數(shù)（PDF）進(jìn)行估計(jì)，利用基于概率分布的可分性判據(jù)分析估計(jì)的密度函數(shù)，選擇合適的特征變量及時(shí)間尺度，確定樣本數(shù)據(jù)；最后，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練AdaBoost分類器對(duì)不同的交通狀態(tài)進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用交通流特性的標(biāo)準(zhǔn)差特征對(duì)測(cè)試樣本分類的正確率比平均值特征高7.9%，更能反映不同交通狀態(tài)的差別，獲得更好的分類結(jié)果。
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