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可解释机器学习在交通中的应用研究
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1交通系统的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2机器学习技术的进步．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3可解释性在决策中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2研究目的与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.2.1主要研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.2研究内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.1交通领域的机器学习应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1.1现有技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.1.2案例研究回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2可解释机器学习理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2.1可解释性的定义与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2.2可解释机器学习的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3.1当前面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3.2未来发展趋势与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
研究方法与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.1研究方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.1.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1.2数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.3数据分析方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.2数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2.1数据集的来源与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.2.2数据集的预处理过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.2.3数据集的评估标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
可解释机器学习在交通中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.1交通流量预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.1.1传统模型与可解释性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.1.2可解释机器学习模型的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.1.3结果对比与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.2交通拥堵管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
4.2.1问题识别与模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.2.2可解释性分析在模型中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.2.3优化策略与效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.3事故预测与响应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
4.3.1事故风险评估模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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