本文關(guān)鍵詞： 交通工程 高速公路通行卡 逃費 聚類分析 判別分析 邏輯回歸　出處：《中國科技論文》2015年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對當前利用通行卡進行高速公路逃費的現(xiàn)象較為嚴重而手工稽查效率低、效果差的問題,采用聚類判別分析框架研究高速公路逃費行為,運用邏輯回歸分析方法探索高速公路通行卡(ETC)逃費概率的影響因素,提出了通行卡逃費行為的預測新模型。發(fā)現(xiàn)聚類判別分析框架對高速公路逃費通行卡的識別效率更高,且有利于提高命中能力;車輛屬性、出行屬性、超重屬性、黑夜出行屬性都是影響通行卡逃費概率的顯著因素;經(jīng)驗證,預測新模型對通行卡逃費行為的預測正確率達到99.72%。結(jié)果表明:采用聚類分析、判別分析和邏輯回歸分析相融合的方法,是識別和預測高速公路通行卡逃費行為的有效途徑;預測新模型有利于管理部門制訂科學的逃費管理解決方案,減少逃費稽查的成本和工作量。
[Abstract]:In view of the current use of traffic card highway evasion phenomenon is more serious and manual inspection efficiency is low, the problem of poor results, using clustering discriminant analysis framework of evasion behavior of highway, using logistic regression analysis to explore the highway toll card (ETC) factors "probability, put forward the new traffic prediction model of evasion behavior. Clustering card discriminant analysis framework on Higher Highway evasion pass card recognition efficiency, and is helpful to improve the shooting ability; vehicle attributes, travel attribute, overweight property, night travel attributes are significant factors affecting traffic card evasion probability; after verification, the prediction model of the new card evasion behavior on the passage of the results show that the correct rate of 99.72%. using cluster analysis, discriminant analysis and logistic regression analysis method of integration, is the identification and prediction of highway toll evasion line card Effective way to; a new prediction model is conducive to the management department to formulate scientific management "solution, reduce the cost and workload of evasion of inspection.

【作者單位】： 云南省高速公路聯(lián)網(wǎng)管理中心;華南理工大學電子與信息學院;廣州華工信息軟件有限公司;
【基金】：云南省交通運輸廳科技專項資金資助項目(云交科2015(A)06)
【分類號】：U491
【正文快照】： 在全國高速公路聯(lián)網(wǎng)收費即將實現(xiàn)的大背景下[1],由于利益的驅(qū)動,使得利用通行卡等手段進行車輛偷逃通行費(以下簡稱“逃費”)的作弊現(xiàn)象有愈演愈烈之勢[2]。據(jù)統(tǒng)計,逃費流水占收費站出口流水總數(shù)的0.4%[3],逃費損失可達通行費總收入的5%[4],資料顯示,每年我國高速公路通行費損

【參考文獻】

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本文編號：1450084