10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.038
基于 k-mediods 及其改进算法的非法营运车辆识别
为从大量社会车辆中识别出疑似非法营运的车辆，提高交通管理部门行政执法的目的性和针对性，维护道路运输市场秩序，消除交通安全隐患。结合 RFID 车辆信息数据提出了基于 k-mediods 的非法营运车辆识别算法，并针对 k-mediods 算法缺点进行了基于距离贡献率和算法偶然性的2种改进。非法营运车辆识别的实现，首先需要提取出车辆 RFID 数据，并对其进行预处理，进而得到车辆运行行为数据，再利用 PCA 处理得到车辆运行特征数据，最后通过 k-mediods 算法聚类分析识别出非法营运车辆。实验结果表明，算法流程清晰，能够有效地识别出非法营运车辆。同时通过对算法进行改进，提高了算法稳定性和对非法营运车辆的正确识别数量，降低了错误识别数量。
k-mediods、距离贡献率、偶然性、RFID
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TP391(计算技术、计算机技术)
重庆市教委科学技术研究项目KJ130421。
2016-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
154-157,211
