自行车驾驶员交通行为方式判定研究(3)

图2 特征选择个数与准确率结果(原始数据集)Fig. 2 Number of feature selection and accuracy results(original data sets)

为避免过于复杂的特征关系及具有实际可解释意义，笔者将特征变量个数限定在10个以内。当原始数据集k=4，其他3个数据集k=6时，分类准确率分别达到最高值，如图3。图3中：与原始数据在无特征选择情况下建模相比，SVM(kernel=sigmoid)算法仅在组合数据(k=6)时分类效果优于原始数据，ANN算法在组合数据(k=6)时分类效果低于原始数据，其他算法最佳分类效果在不同数据集上均优于原始数据，说明对交通行为判定数据集进行特征选择有助于改善分类性能。

图3 不同数据集上最佳分类结果比较Fig. 3 Comparison of the best classification results based on different data sets

分类效果排名前4的数据集、特征数、算法和分类准确率如图3中标签所示。考虑到分类准确率基本较为接近，仅用分类准确率判定算法优劣可能存在误差，运用ROC曲线进一步展开算法评价，如图4。图4中：从平均AUC值大小来看，ANN〔图4(d)〕算法分类效果最好，SVM(kernel=linear)〔图4(b)〕分类效果次之。

图4 ROC曲线(数据集、k值、算法、准确率)Fig. 4 ROC curve (data sets,kvalue, algorithm, accuracy)

3.2.2 特征变量解释

与以上4种算法对应的特征变量如表2。对原始数据和组合数据进行特征选择时，骑行方式的分类效果基本相同，在原始数据集上其他两种交通行为方式分类效果相对较好。两类数据集选择的主要特征均包括车座损伤、车座旋转、机动车类型和车把旋转，在组合数据中还出现自行车损伤和人体损伤相结合的关键特征，说明创建组合特征在特征选择后有助于提高分类效果。在原始过采样和组合过采样数据特征选择均包括了车座旋转，并且出现了机动车左前侧和自行车车体后部左侧相碰撞的关键特征。

表2 关键特征变量Table 2 Key characteristic variables数据集特征数特征名称原始数据4车座损伤、车座旋转、机动车类型、车把旋转组合数据6车座损伤、车座旋转、机动车类型、车把旋转、车左求和、自人组合组合过采样6车座旋转、保险杠左、引擎盖左、前照灯左、后轮胎及挡泥板左、车左求和原始过采样6车座旋转、机动车类型、保险杠左、引擎盖左、前照灯左、后轮胎及挡泥板左

考虑到ANN和RF的“黑箱”性质和样本过采样带来的分类不确定性，基于原始数据和组合数据的SVM(kernel=linear)更具实际意义的可解释性，即车座损伤、车座旋转、机动车类型和车把旋转这4个特征是交通行为方式鉴定中的关键特征。出现这种结果部分原因是骑车人在骑行过程中对车座一般呈骑跨坐姿，当受到车辆撞击时，车座会被人体带动产生偏转。同时骑车人会下意识转动自行车车把避让机动车，而机动车撞击会进一步加剧车把旋转趋势，从而产生车座旋转和车把旋转的关键特征。同时，如果人体介于机动车和自行车之间，则由于缓冲作用，非机动车车辆撞击痕迹会减轻，车座损伤特征与骑行也会有所不同。机动车类型不同，则碰撞时车辆质心高度不同，导致人体损伤位置也不同，人体快速抛出时传递到自行车力度较小，从而非机动车损伤特征也会有所不同。

4 结 论

1)综合考虑算法分类准确率和AUC值及特征变量的可解释性，SVM(kernel=linear)算法在组合数据集，特征个数取6时，算法具有78.83%的最佳准确率。ANN算法在原始过程采样数据集中，当特征个数取6时，具有82.19%的最佳分类效果。说明在一定程度上，可通过基于特征选择的机器学习方法学习人类司法鉴定思维方式，作为一种智能化、自动化鉴定手段，辅助日常司法鉴定工作；

2)针对文中所述交通事故数据集，依据OVR和OVO原则所构建的SVM多类分类器分类结果相同；

3)基于现有数据库，车座损伤、车座旋转、机动车类型、车把旋转是自行车驾驶员交通行为判定的关键特征变量；

4)尽管笔者采集了某市近3年来全样本自行车驾驶员交通行为方式司法鉴定案例，但数据样本量依然太小，而采用过采样方法进行调整可能会对研究结论造成一定影响。有待于采集更多交通事故案例数据，扩大案例样本覆盖面，进一步提高算法的分类准确率。

参考文献(References)：

[1] 陈艳艳，郝世洋，陈宁，等.基于结构方程模型的共享自行车选择行为分析[J].重庆交通大学学报(自然科学版)，2019，38(5)：91-96.

CHEN Yanyan, HAO Shiyang, CHEN Ning, et al. Choice behavior of bike-sharing based on structural equation model[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience), 2019, 38(5): 91-96.

文章来源：《中国司法鉴定》 网址: http://www.zgsfjdzz.cn/qikandaodu/2021/0424/502.html