基于通行异常行为的高速公路车辆信用度 评价模型与算法研究

摘要：

为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法.在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的车辆信用度评价模型,实现了对车辆逃费可疑度的量化.利用基于加权平均的多属性效用算法,计算出所有车辆的信用度值.经实际应用验证,正确率达33％,表明模型在较小程度上有一定的合理性和正确性.在此基础上,利用BP神经网络算法对模型进行了改进.研究结果表明,利用改进模型推荐得到的逃费可疑车辆,稽查正确率上升至67％,可大幅提高稽查人员的工作效率,取得了比较满意的效果.

关键词：通行异常行为、车辆信用度、BP神经网络、逃费稽查、高速公路

所属期刊栏目：4

分类号：U412.36(道路工程)

在线出版日期：2018-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：63-68