基于代价敏感神经网络的交通状态判别

交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的。因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题。本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过采样技术和阈值移动方法,在给定的代价敏感矩阵引导下,对训练样本集进行过采样和对神经网络输出值进行阈值移动,并得到最终的判别结果。通过对广深高速公路上采集的数据进行测试,实验结果表明,所提出算法可以有效降低拥堵和缓慢状态的误判率。