【摘 要】
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制动系统故障是引发出租车交通事故的主要原因之一, 预测出租车制动系统的安全状态对于主管部门维护管理出租车、 减少道路交通伤亡和经济损失具有重要意义.论文基于合肥某机
【机 构】
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合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥工业大学管理学院
【基金项目】
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安徽省科技攻关计划项目(编号:1501b042211)资助
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制动系统故障是引发出租车交通事故的主要原因之一, 预测出租车制动系统的安全状态对于主管部门维护管理出租车、 减少道路交通伤亡和经济损失具有重要意义.论文基于合肥某机动车安全技术检测站提取的335组出租车制动系统检测数据, 以品牌、 使用年限和整备质量为属性变量, 分别构建树增强朴素贝叶斯分类器模型、 决策树模型、 K近邻模型预测出租车制动系统的安全状态.结果表明, 树增强朴素贝叶斯分类器模型的预测准确率、 灵敏度、 特异性均优于决策树模型和K近邻模型, 可准确预测出租车制动系统的安全状态.
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