33、机器学习算法在生育数据集与交通拥堵控制中的应用

机器学习算法在生育数据集与交通拥堵控制中的应用

1. 生育数据集的机器学习分析

1.1 评估结果与讨论

在处理生育数据集时，我们对不平衡类别标签和应用 SMOTE 后的平衡类别标签进行了评估。评估使用了多种机器学习算法，包括 kNN、决策树、神经网络、朴素贝叶斯和随机森林，并从多个性能指标（AUC、分类准确率、F1 分数、精确率和召回率）进行考量。

以下是不平衡类别标签的评估指标：
| 分类器 | AUC | 准确率 (%) | F1 分数 (%) | 精确率 (%) | 召回率 (%) |
| — | — | — | — | — | — |
| kNN | 0.665 | 83.0 | 79.8 | 76.9 | 83.0 |
| 决策树 | 0.676 | 85.0 | 83.2 | 82.0 | 85.0 |
| 神经网络 | 0.764 | 88.0 | 84.0 | 84.1 | 88.0 |
| 朴素贝叶斯 | 0.650 | 81.0 | 81.9 | 82.9 | 81.0 |
| 随机森林 | 0.581 | 86.0 | 82.8 | 80.9 | 86.0 |

应用 SMOTE 后的平衡类别标签评估指标如下：
| 分类器 | AUC | 准确率 (%) | F1 分数 (%) | 精确率 (%) | 召回率 (%) |
| — | — | — | — | — | — |
| kNN | 0.992 | 89.8 | 89.7 | 91.5 | 89.8 |
| 决策树 | 0.985 | 95.5 | 95.5 | 95.5 | 95.5 |
| 神经网络 | 1.0 | 98.9 | 98.9 | 98.9 | 98.9 |
| 朴素贝叶斯 | 0.961 | 92.0 | 92.0 | 92.8 | 92.0 |
| 随机森林 | 0.998 | 97.2 | 97.2 | 97.2 | 97.2 |

从这些结果可以看出，在两种方法中，神经网络算法在将数据集分类为正常（N）或改变（O）方面表现最佳，在各项性能指标上都呈现出较好的结果。

1.2 ROC 分析

ROC 分析图展示了各算法的表现。从图中可以明显看出，神经网络算法的 AUC 值为 1，表现出色。

1.3 性能对比

通过对不平衡类别标签和应用 SMOTE 后的平衡类别标签的评估指标进行对比，我们可以发现，使用 SMOTE 后的平衡数据在所有考虑的指标上都表现更好。以下是平衡 - SMOTE 相较于不平衡数据集的性能提升百分比：
| 指标 | 不平衡 | 平衡 - SMOTE | 提升百分比 (%) |
| — | — | — | — |
| AUC | 0.764 | 1.0 | 30.89 |
| 准确率 | 88.0 | 98.9 | 12.39 |
| F1 分数 | 84.0 | 98.9 | 17.74 |
| 精确率 | 84.1 | 98.9 | 17.60 |
| 召回率 | 88.0 | 98.9 | 12.39 |

1.4 构建模型

由于神经网络算法在各方面表现最佳，因此我们使用神经网络算法构建了生育数据集的分类器模型。该模型的准确率达到了 98.9%，AUC 为 1.0，这表明该模型能够很好地对生育数据集进行预测。

1.5 预测分析

通过决策树，我们可以识别出生育数据集中对未来预测最具影响力的属性，这些属性对于预测体外受精（IVF）的成功率至关重要。

2. 基于 IoT 的 VANET 环境中的通勤交通拥堵控制

2.1 背景与动机

全球每年约有 130 万人死于道路交通事故，另有 2000 万至 5000 万人受伤，这些伤害是全球身体残疾的重要原因。道路交通安全问题亟待解决，而物联网（IoT）和车载自组织网络（VANET）的结合为交通行业带来了变革。

VANET 是一种将传感器和自组织网络相结合的网络，车辆作为节点可以相互通信。将 IoT 融入 VANET 使交通系统更加智能，VANET - IoT 是一个异构网络，包含车辆、路边单元（RSUs）、人员和其他设备，支持多种通信方式，如车对车（V2V）、车对 RSU（V2R）等。

2.2 研究目标

本研究的主要目标是管理交通并减少交通拥堵。在发生意外情况时，车辆/RSUs 中的传感器负责将信息传达给即将到来的车辆，以避免交通拥堵，从而减少通勤者的旅行时间。研究使用反应式协议 Ad - hoc On - demand Distance Vector（AODV）来观察模型的性能，并通过改变 IEEE 802.11 和 IEEE 802.11p 标准的传输速率进行初步评估。为了减少延迟并提高模型效率，还引入了多通道多接口（MCMI）。

2.3 相关研究综述

许多研究人员在交通拥堵控制方面做出了贡献：
- Jayapal 和 Roy ：提出了基于 VANET 的分布式集体交通阻塞识别和传播框架，通过 Traffic APP 识别阻塞并将信息传播给终端用户。该框架使用 IEEE 802.11p 协议进行车辆通信，以 0 到 10 的拥堵系数值来表示拥堵程度，评估结果显示可减少路由延迟。
- Lu 等人 ：提出了一个在拥堵前向车辆控制单元提供数据的模型，旨在分析驾驶行为并提供预警信息，以避免事故。
- Kausar 等人 ：提出了一个专注于 V2V 通信的模型，为每辆车分配唯一的汽车识别号码，根据消息优先级进行处理，以实现更安全、高效的交通系统。
- Zhu 等人 ：提出了 RBEM/CBEM 握手组件，用于改善城市街道条件下的通信协议，通过减少碰撞导致的丢包来提高紧急消息传播的可靠性。
- Tolba ：提出了一种基于通用信任服务器和车辆行为的策略，用于避免碰撞攻击。同时提出 CSRP 来增强车辆间的通信可靠性，减少能源浪费和延迟。
- Lyu 等人 ：提出了 MoMAC 协议，用于减少 VANET 中的碰撞，通过完全传输开放访问和碰撞识别计划解决隐藏终端问题，提高了安全信息的传输效率。
- Lyu 等人 ：提出了一种分布式信标拥塞控制方案，每辆车调整适当的信标速率以避免追尾碰撞。
- DIVERT ：将大部分重新路由计算卸载到车辆上，通过车辆间的消息交换实现交通拥堵避免，在用户隐私保护方面表现出色。
- Yaqoob 等人 ：提出了 Energy Efficient Message Dissemination（E2MD）方案，旨在减少拥堵和消息开销。该方案通过服务器通知即将到来的车辆减速，并协调救援和巡逻工作。与 AFCS 和 RMFF 相比，E2MD 提高了数据包交付率，降低了开销。

2.4 初步研究与模型实现

在实施提出的交通拥堵避免模型之前，需要进行一些初步研究，包括确定车辆速度、计算车辆之间的距离、了解无线接入在车载环境（WAVE）中的应用以及设置物理和 MAC 层参数。

以下是相关算法和步骤的概述：
1. 识别车辆速度 ：通过传感器等设备获取车辆的实时速度信息。
2. 计算车辆之间的距离 ：利用传感器或通信技术测量车辆之间的距离。
3. 无线接入在车载环境（WAVE） ：确保车辆能够通过无线方式接入网络，实现信息的传输。
4. 物理和 MAC 层参数 ：设置合适的物理和 MAC 层参数，以保证通信的稳定性和效率。

2.5 性能指标与评估

为了评估模型的性能，我们考虑了以下几个关键指标：
- 数据包交付率 ：衡量数据包成功交付的比例。
- 丢包率 ：反映数据包丢失的情况。
- 延迟 ：包括传输延迟和处理延迟等。
- 路由开销 ：评估路由过程中消耗的资源。
- 吞吐量 ：表示单位时间内传输的数据量。

通过对这些指标的观察和分析，我们可以了解模型在不同场景下的性能表现，并进行相应的优化。

2.6 改进方案 - 改进的 CAV - AODV

为了进一步提高模型的性能，我们提出了改进的 CAV - AODV 方案。该方案在原有的 AODV 协议基础上进行了优化，旨在减少延迟、提高吞吐量和增强通信的可靠性。具体的改进措施包括：
- 优化路由选择 ：根据车辆的实时状态和网络状况，选择更优的路由路径。
- 多通道利用 ：充分利用多通道多接口（MCMI）技术，提高数据传输的效率。
- 自适应调整 ：根据网络拥塞情况，自适应地调整传输参数。

通过这些改进，我们期望能够更好地控制交通拥堵，提高交通系统的效率和安全性。

综上所述，机器学习算法在生育数据集的分析和预测中发挥了重要作用，而基于 IoT 的 VANET 环境为交通拥堵控制提供了新的解决方案。通过合理应用这些技术，我们可以在医疗和交通领域取得更好的成果。

3. 技术总结与展望

3.1 机器学习算法在生育数据集应用总结

在生育数据集的分析中，我们采用了多种机器学习算法进行分类和预测。从评估结果来看，神经网络算法在不平衡和平衡类别标签的情况下都表现出色，尤其是在应用 SMOTE 进行数据平衡后，各项性能指标都有显著提升。以下是各算法在不同数据处理方式下的性能对比表格总结：
| 算法 | 不平衡数据表现 | 平衡 - SMOTE 数据表现 | 提升情况 |
| — | — | — | — |
| kNN | AUC: 0.665, 准确率: 83.0%等 | AUC: 0.992, 准确率: 89.8%等 | 各项指标均有大幅提升 |
| 决策树 | AUC: 0.676, 准确率: 85.0%等 | AUC: 0.985, 准确率: 95.5%等 | 性能显著提高 |
| 神经网络 | AUC: 0.764, 准确率: 88.0%等 | AUC: 1.0, 准确率: 98.9%等 | 表现最佳且提升明显 |
| 朴素贝叶斯 | AUC: 0.650, 准确率: 81.0%等 | AUC: 0.961, 准确率: 92.0%等 | 性能提升较大 |
| 随机森林 | AUC: 0.581, 准确率: 86.0%等 | AUC: 0.998, 准确率: 97.2%等 | 有明显改善 |

通过决策树识别出的生育数据集中的关键属性，对于预测体外受精成功率具有重要意义，这有助于夫妻根据自身情况决定是否进行 IVF 治疗，为医疗决策提供了有力支持。

3.2 VANET - IoT 交通拥堵控制总结

在基于 IoT 的 VANET 环境中，我们致力于解决交通拥堵问题。通过对多种相关研究的综述，我们了解到不同的解决方案各有优劣。例如，DIVERT 方案在用户隐私保护方面表现出色，而 E2MD 方案在减少拥堵和消息开销方面效果显著。

我们提出的交通拥堵避免模型，通过一系列算法和步骤，包括识别车辆速度、计算车辆距离、利用 WAVE 进行无线接入以及设置物理和 MAC 层参数，为模型的实现奠定了基础。同时，考虑了数据包交付率、丢包率、延迟、路由开销和吞吐量等性能指标，对模型进行评估和优化。

改进的 CAV - AODV 方案在原 AODV 协议基础上进行了优化，通过优化路由选择、多通道利用和自适应调整等措施，有望进一步提高交通系统的效率和安全性。其优化过程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[开始] --> B[获取车辆实时状态和网络状况]
    B --> C{是否需要路由调整}
    C -- 是 --> D[优化路由选择]
    C -- 否 --> E[维持原路由]
    D --> F[利用多通道多接口传输数据]
    E --> F
    F --> G{是否存在网络拥塞}
    G -- 是 --> H[自适应调整传输参数]
    G -- 否 --> I[正常传输数据]
    H --> I
    I --> J[结束]

3.3 未来展望

在机器学习算法应用于生育数据集方面，未来可以进一步探索更多的数据预处理技术和特征工程方法，以提高模型的性能。同时，可以结合更多的医疗数据和领域知识，使预测结果更加准确和可靠，为医疗决策提供更全面的支持。

在 VANET - IoT 交通拥堵控制领域，随着技术的不断发展，我们可以考虑引入更多的智能设备和传感器，获取更丰富的交通信息。此外，加强与其他交通管理系统的集成，实现更高效的交通协同控制，有望进一步缓解交通拥堵问题，提高交通系统的整体性能。

总的来说，机器学习和物联网技术在医疗和交通领域都具有巨大的潜力，通过不断的研究和创新，我们可以为解决实际问题提供更有效的解决方案。

4. 结论

本文围绕机器学习算法在生育数据集分析和基于 IoT 的 VANET 环境中的交通拥堵控制展开研究。在生育数据集方面，神经网络算法结合 SMOTE 数据平衡技术，能够准确地对生育数据进行分类和预测，为医疗决策提供了重要依据。在交通拥堵控制方面，通过对多种相关研究的借鉴和自身模型的构建与优化，有望实现更高效、安全的交通管理。

未来，我们需要继续深入研究这些技术，不断探索新的方法和策略，以应对日益复杂的实际问题。同时，加强不同领域之间的交叉融合，促进技术的创新和应用，为社会的发展做出更大的贡献。

以下是本文涉及的关键技术和成果的简要列表总结：
1. 生育数据集分析 ：
- 多种机器学习算法对比评估
- SMOTE 数据平衡技术提升模型性能
- 神经网络算法构建高准确率预测模型
- 决策树识别关键预测属性
2. VANET - IoT 交通拥堵控制 ：
- 相关研究综述与借鉴
- 提出交通拥堵避免模型及相关算法
- 考虑多项性能指标进行模型评估
- 改进的 CAV - AODV 方案优化交通控制

通过这些技术和成果的应用，我们可以在医疗和交通领域取得更好的发展，为人们的生活带来更多的便利和安全保障。