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傳統的道路交通事故預測是對交通事故次數及其造成的損失的歷史趨勢進行預測，針對其不能反映交通事故與實時交通特性關系、不能有效地預防事故發生的問題，提出一種基于AdaBoost分類器的交通事故實時預測的方法。首先，將交通道路劃分為正常、危險兩種交通狀態，利用實時采集的交通流數據作為特征變量對不同的狀態進行表征，將事故的實時預測問題轉化為分類問題；然后，采用Parzen窗非參數估計的方法對兩種狀態在不同時間尺度下候選交通流特征的概率密度函數（PDF）進行估計，利用基于概率分布的可分性判據分析估計的密度函數，選擇合適的特征變量及時間尺度，確定樣本數據；最后，根據樣本數據訓練AdaBoost分類器對不同的交通狀態進行分類識別。實驗結果表明，采用交通流特性的標準差特征對測試樣本分類的正確率比平均值特征高7.9%，更能反映不同交通狀態的差別，獲得更好的分類結果。
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