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引用本文:覃频频.�¼�������������ģ�͵Ľ�������֤[J].交通运输系统工程与信息,2006,6(4):70-74.
作者姓名:覃频频
作者单位:1???????????????????????610031?? 2.?????????е????????????530004
摘    要:在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型。采用高速公路路段Ⅰ-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前向神经网络(MLF)模型的结果,发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测,PNN模型的检测率(DR)比MLF模型高;平均检测时间(MTD)比MLF模型短;但误报率(FAR)较高。概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法,其在理论基础、算法和学习速度等方面比多层前向神经网络具有优势。

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文章编号:1009-6744(2006)04-0070-05
收稿时间:02 28 2006 12:00AM
修稿时间:2006年2月28日

Establishment and Verification of PNN Model for Incident Detection
QIN Pin-pin.Establishment and Verification of PNN Model for Incident Detection[J].Transportation Systems Engineering and Information,2006,6(4):70-74.
Authors:QIN Pin-pin
Institution:1.College of Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2.College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China
Abstract:This paper discusses classification, input variables and settings of a probabilistic neural network and develops a PNN incident detection model. A comparative evaluation between PNN and MLF model on I - 880 site coil database and incident database detection model id presented. The results show that Dr and MTTD is achieved by PNN model are better than MLF model; FAR is inferior than MLF model whether in northward, southward and the two directions. PNN is an effective algorithm in incident detection and is superior to MLF in theory, algorithm and learning speed.
Keywords:incident detection  PNN(probabilistic neural network)  MLF(multi-layer feed-forward neural network)
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