【摘 要】
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通过对高速公路交通事件的性质和特征进行分析,选择对持续时间影响较大的属性（事件类别、发生时间、地点、天气、伤亡程度、涉及车辆数、占用车道数）构成了描述交通事件的向量,
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,重庆市交通行政执法总队
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51308569）
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通过对高速公路交通事件的性质和特征进行分析,选择对持续时间影响较大的属性（事件类别、发生时间、地点、天气、伤亡程度、涉及车辆数、占用车道数）构成了描述交通事件的向量,对各属性进行了分类与量化.以交通事件的历史数据集合为基础构建N维搜索空间,计算了当前交通事件与历史交通事件之间的欧式距离,通过寻找距离最近的K个元素建立了最近邻预测模型.采用单因素方差分析法标定了变量权重,根据最小误差法确定了最佳K值.实例应用表明,K-最近邻预测模型对持续时间范围为30 min≤T〈90 min、90 min≤T〈180 m
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