一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

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。     

基于CA的短时交通事件干扰下的交通流仿真

公路上发生短时交通事件时,会对公路上的交通流产生干扰。利用元胞自动机（cellular au-tomata,CA）建立单向双车道高速公路模型。通过CA对发生短时交通事件后的区域进行划分,提出事件下游区域、核心区域、上游区域的CA模型,并构建焦虑换道、急切换道、理性换道规则。最后用MATLAB软件对短时交通事件干扰下的高速公路交通流进行仿真。结果表明,在低、高密度交通流的情况下,相同事件对交通流的干扰存在一定差异,在排队时间、最大排队长队、平均排队长度上均有所不同。     

基于改进型CTM模型的城市快速路交通事件仿真

交通事件是城市快速路拥堵的重要原因,有必要对交通事件发生后的交通流特性进行分析。为更好地适用于城市快速路交通流仿真,引入元胞密度和元胞长度2个参数,改进了传统元胞传输模型(CTM)。在Matlab上建立改进的快速路元胞传输模型,考虑不同交通密度条件下拥堵形成过程和消散机理,选取了交通事件后的交通流特征指标并定量计算。结果表明,改进的CTM模型能较好地对城市快速路交通事件仿真,不同交通密度下的交通事件引起的交通流特征有很大差异。     

基于粗模糊神经网络的高速公路路段交通事件识别

高精度、快速的高速公路路段交通事件自动识别将为合理诱导交通流,提高事故救援反应速度提供基础技术支持。设计了一个基于粗模糊神经网络的事故识别算法,用于高速公路路段交通事件识别。首先,利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,得到系统的原始输入输出数据集。然后,建立交通突发事件识别的模糊神经网络系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围之内。最后,利用VISSIM软件进行系统仿真检测,检测结果表明系统具有良好的应用性能。     

高速公路交通事件检测系统研究

章主要分析交通事件对交通流的影响、交通拥挤的判别、交通事件检测算法及其在高速公路交通事件检测系统中的实现。     

基于CNN的城市道路交通事件检测算法

交通事件检测是预防和缓解城市路网偶发性交通拥堵的重要手段.基于卷积神经网络(CNN)和浮动车数据(FCD),提出1种改进的城市道路交通事件检测算法,形成城市道路交通流的时空特征与交通事件之间的映射关系.将道路按照交叉口分段设置,重构具有时空特征的多维信息输入张量,通过时空矩阵来描述完整的道路交通流时变信息.在隐藏层和输...     

基于模糊逻辑的高速公路事件检测算法仿真研究

选取了一段长为1km的双向6车道高速公路为仿真对象,设定仿真模型的全局参数和相关参数后,得到了具体的仿真环境。将模糊规则划分为发生交通事件的规则和不发生交通事件的规则两大类,采用隶属函数来判断交通事件是否发生,推断得到了交通流是否正常的判别公式。选择检测率、误报率和平均检测时间三个最重要的评价指标对仿真结果进行分析,并与几种常用经典算法的性能指标进行对比,发现笔者所建的基于模糊逻辑的高速公路交通事件检测算法是一种综合性能优良的检测算法。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件检测算法研究

交通事件的迅速、有效是高速公路交通管理与控制的重要组成部分。本文提出一种基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件自动检测算法。通过分析交通事件发生后交通参数的变化规律,选择合适的检测参数;再根据实际采集的西安市南二环的微波交通流数据,训练核Fisher鉴别分类器,得到最佳判别阈值,从而检测交通事件的发生。实验数据验证表明,本文方法效果良好,检测正确率高达92%。     

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。     

BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索

利用通道交通流参数在通道相邻路段的传动机理,分析上下游交通流特征参数的耦合关系,提出通道交通流预测技术,并基于传统数理方法建立交通流预测模型的局限性,提出神经网络模型。利用遗传算法不断优化网络权值,并通过改变网络隐含层节点数以及网络各层之间的转移函数提高网络模型的预测精度,实现通道下游交通流的实时预测。     

基于多源信息融合的高速公路事件检测算法研究

为了研究高速公路交通事件检测算法,以多源信息融合理论为基础,依托人工神经网络技术,设计了固定检测器与浮动车检测器的信息融合事件检测算法,并说明了具体的检测原理和融合过程。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现了信息融合过程,试验结果表明在三级报警策略下,信息融合算法的事件检测率、误报警率和平均检测时间都达到了较高的检测水平,证明了所设计的信息融合交通事件检测方法的优越性。     

基于神经网络算法的高速公路基本路段线圈检测器布设间距研究

为研究高速公路交通事件检测算法及线圈检测器布设间距,设计了高速公路基本路段的人工神经网络事件检测算法,并研究基本路段检测器布设间距在200～700m不同情况下的事件检测效果。利用VISSIM4.2软件仿真获得数据,并在Matlab人工神经网络工具箱中计算,验证了所设计事件检测算法的有效性,得出基本路段线圈检测器的合理布设间距。     

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

基于数据挖掘的固定型交通检测器配置优化

结合固定型交通检测器空间配置的4条原则和配置密度优化步骤,提出基于数据挖掘技术的固定型交通检测器配置优化方法.设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARIMA预测模型及神经网络预测模型.采用网格搜索技术确定Winters模型参数,设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序,来估计ARIMA模型参数,采用3项误差指标评价模型预测效果.根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案.实例研究表明,在保证满足ITS 对交通参数精度要求的同时,通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本.     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。      

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。