A Multimodal Multi-Objective Feature Selection Method for Intelligent Rating Models of Unmanned Highway Toll Stations

伤亡人数 计算机科学 特征选择 过程(计算) 特征(语言学) 选择(遗传算法) 人工智能 机器学习 随机森林 数据挖掘 语言学 哲学 遗传学 生物 操作系统
作者
Zhaohui Gao,Huan Mo,Zicheng Yan,Qinqin Fan
出处
期刊:Biomimetics [MDPI AG]
卷期号:9 (10): 613-613
标识
DOI:10.3390/biomimetics9100613
摘要

To facilitate the intelligent classification of unmanned highway toll stations, selecting effective and useful features is pivotal. This process involves achieving a tradeoff between the number of features and the classification accuracy while also reducing the acquisition costs of features. To address these challenges, a multimodal multi-objective feature selection (MMOFS) method is proposed in the current study. In the MMOFS, we utilize a multimodal multi-objective evolutionary algorithm to choose features for the unmanned highway toll station classification model and use the random forest method for classification. The primary contribution of the current study is to propose a feature selection method specifically designed for the classification model of unmanned highway toll stations. Experimental results using actual data from highway toll stations demonstrate that the proposed MMOFS outperforms the other two competitors in terms of PSP, HV, and IGD. Furthermore, the proposed algorithm can provide decision-makers with multiple equivalent feature selection schemes. This approach achieves a harmonious balance between the model complexity and the classification accuracy based on actual scenarios, thereby providing guidance for the construction of unmanned highway toll stations.
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