【摘要】：近年來,我國高速公路路網(wǎng)里程數(shù)迅速增長,隨之帶來一些異常行為,例如逃費,這些逃費異常行為不僅會影響到高速公路的正常運營,更為國家?guī)砭薮筘敭a(chǎn)損失。因此,為了能夠準(zhǔn)確的、快速的檢測逃費車輛,通過調(diào)研車輛常用的逃費手段,并總結(jié)逃費異常行為的重要特征,本文在對高速公路異常數(shù)據(jù)檢測的問題上分析研究,所做的主要工作如下:(1)提出基于IGA-IBP算法對高速公路中車輛的特征屬性分析,利用多個黃金分割法改進(jìn)遺傳算法中的變異算子,保證種群的多樣性;其次,分步調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層間的學(xué)習(xí)率并考慮前一次學(xué)習(xí)率影響因子,以及動態(tài)調(diào)整車輛行駛時間來提高算法對高速公路逃費異常的檢測準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明,IGA-IBP算法調(diào)高了檢測速度和檢測準(zhǔn)確率,在RMSE、MAPE和R~2評價指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)的算法,對交通部門的決策有著重要的意義。(2)提出改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化加權(quán)K-Means算法模型對高速公路逃費行為分析檢測,將Rosenbrock搜索算法和螢火蟲算法相結(jié)合,利用Rosenbrock算法強(qiáng)大的搜索能力,不斷更新搜索方向,使得初始聚類中心選取更準(zhǔn)確;針對逃費手段共有的主要特征,考慮高速數(shù)據(jù)中異常點的影響,并且每個樣本數(shù)據(jù)對聚類結(jié)果的影響是不同的,因此,對目標(biāo)函數(shù)引入權(quán)值,消除初始聚類中心的選取受異常數(shù)據(jù)的影響,通過螢火蟲的亮度不同,亮度大的螢火蟲吸引亮度小的螢火蟲,不斷更新位置獲得最終聚類結(jié)果。實驗結(jié)果表明,本文改進(jìn)的算法在高速公路數(shù)據(jù)中能有效地檢測出異常數(shù)據(jù),較傳統(tǒng)的算法相比,穩(wěn)定性強(qiáng)、精確率和效率高。
【圖文】：

換卡逃費方式示意圖

倒卡逃費方式示意圖
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U495

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本文編號：2707696