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为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法.针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PN N算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析.结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性. 相似文献
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为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。 相似文献
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区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。 相似文献
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"交通状态"具有外延不明确的模糊信息特征,交通流自身特征和评价主体的专业知识都不可忽视.因此,基于快速路检测线圈数据,引入了基于知识的模糊系统来判别快速路交通状态.在充分分析各种交通现象的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及状态判别的模糊集和模糊规则.该方法可以动态的显示路网的交通拥挤范围,为实施交通信息发布以及后期交通瓶颈的判别和改善提供依据. 相似文献