简介：基于决策类划分多变量决策树是一种新型的决策树算法,该算法对训练集分区进行多变量决策运算后,可能取得多个决策逻辑规则。最优逻辑约简法则使用逻辑运算及选择运算构造出一种择优运算方式,以取得最优的逻辑约简规则,是对该算法的一种有效补充。实验证明该算法在取得最优决策逻辑规则方面效果明显,但在现实情况中可依据实际情况不同对引用此法则进行取舍。
简介：为了提高基本路段事故预测模型(SPF)的预测精度,收集了640个基本路段设计资料及事故资料,应用3个负二项回归模型(NB)和3个广义负二项(GNB)回归模型对收集的数据进行拟合,并分析了解释变量的交互影响.研究表明在上述6个模型中,其中考虑了年平均日交通量和路段长度交互影响的2个模型(一个为NB,另一个为GNB),其预测结果更为合理.进一步综合对比表明考虑交互影响时,NB模型和GNB模型的适用性几乎相同,而GNB略佳.
基于决策类划分多变量决策树算法的最优逻辑约简法则
基于变量相互影响的高速公路基本路段事故预测模型构建方法（英文）
