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。     

基于事件检测效益的高速公路交通检测器布设方案研究

高速公路交通检测器合理布设有利于准确、快速地检测和确认交通事件发生的时间、地点及性质,进而提高高速公路管控效率.运用一种基于偏差阈值的交通事件检测算法,选取了200 m、400 m和600m等3种交通检测器布设间距,利用VISSIM仿真软件,以济青高速公路济德段为例进行验证性仿真;通过分析有无事件情况下交通参数的变化趋势,确定高速公路检测器最优布设间距,为高速公路监测系统建设提供理论依据.     

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。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

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%。     

基于车辆积压长度的高速公路交通事件检测算法

为了准确、快速地检测高速公路上发生的交通事件,提出一种基于车辆积压长度的检测算法,该方法利用上、下游检测点同步采集的交通流量实时估计检测点之间的车辆积压长度,并以车辆积压长度的移动平均值作为特征指标来实时检测交通事件.仿真分析结果表明,该特征指标对交通事件敏感,所提算法具有检测率高、误检率低和检测时间短的优点,具有良好...     

一种新的快速路交通事件综合检测算法

介绍了传统交通事件检测系统的组成及传统交通事件检测算法,在指出传统交通事件检测算法存在的主要问题的基础上,提出了一种新的快速路交通事件综合检测算法。该算法主要舍事件检测、检测学习、综合判断三部分,将加州算法、基于交通流模型优化的McMaster算法、基于统计的相邻车道数据比较算法、基于模糊聚类的事件检测算法的检测结果进行综合判断,从而得到交通事件信息。实验表明,该交通事件综合检测算法的判断准确度优于其他算法,且运算速度满足实际应用需要。     

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。     

基于手机定位的高速公路事件检测方法研究

改善自动事件检测方法的检测率(DR)、误报率(FAR)和平均检测时间(MTTD),对于提高事件管理效率至关重要。在分析现有检测方法的基础上,提出基于手机定位的高速公路事件检测方法并给出一种检测算法。算法以在路车辆上每部手机的定位数据为基础,由此获取平均速度、速度标准差和速度变化系数作为特性参数,采用模糊综合评判方法判断道路交通运行状态,实现高速公路事件的自动检测。模拟实验证明了该算法的有效性。     

基于浮动车数据的交通事件参数特性研究

利用微观交通仿真软件Vissim搭建交通事件环境,对在不同堵塞程度和不同交通流量的交通事件情况下,浮动车采集的浮动车速、行程时间、浮动车位置等移动检测交通参数变化特性进行了分析比较,总结出交通事件情况下的浮动车移动检测各交通参数变化规律,并以此为基础对模式识别法、统计预测法、时间序列和智能算法等4种基于浮动车数据的交通事件检测算法进行了探讨,具有覆盖面广、成本低等特点。     

区域高速公路网络交通事件传感器布设方法研究

针对如何使用有限的传感器而获得最大的事件检测效益的问题,依据区域高速公路网络拓扑特点,充分利用匝道以及出入口的重要特性,以常规的最短路径算法为基础研究了一种交通事件传感器的优化布设方法,以高速公路网络行程时间标准差作为优化目标,在充分利用现有资源前提下,分别布设和优化路段和出入口事件检测器,形成两层结构的事件检测传感器网络体系。并以上海市高速公路网为例进行了实例应用分析。结果表明,依据合适的优化方法可以确定传感器最佳布设位置和数量,同时结合高效的交通事件检测算法,可以全面提升交通事件检测技术。     

基于TAN分类算法的交通事件检测

事件检测算法是交通事件管理系统的关键技术之一,提出一种基于树增强朴素贝叶斯(TAN)分类算法对交通事件进行检测,它的网络结构和参数通过数据学习确定,相比贝叶斯网络算法,对专家经验依赖较小.采用小波去噪、标准化和基于熵的离散化方法对原始交通数据进行预处理,将交通事件作为"0-1"分类变量,交通特征参数作为属性变量,构建TAN分类器.采用新加坡艾耶尔国王高速公路(AYE)的数据集对该算法进行了实例验证,实验结果表明TAN分类算法与多层前馈神经网络(MLF)算法的检测性能相当,它们的检测率分别为95.97% 和98.8%,但TAN分类算法在模型训练和标定的速度上具有显著优势,且相比MLF算法,TAN分类算法的原理更加简单易懂,因此TAN分类算法具有更广泛的应用前景.     

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

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。     

基于RFID的隧道交通异常事件自动判别方法

隧道作为高速公路的瓶颈路段和事故易发段,其交通信息采集及异常事件自动判别一直是智能化交通管理的研究重点。文中分析了传统检测技术及其算法的缺点或不易实现的因素,在此基础上利用射频识别（RFID）技术进行单车动态信息采集,从速度和占有率2个参数考虑事件自动判别方法,以快速检测交通事件、提高事件的检测率、降低事件的误报率,实现交通异常事件检测变＂被动＂为＂主动＂、变＂救＂为＂防＂。     

基于仿真冲突的高速公路交通事件限速值研究

利用微观交通仿真软件Vissim和SSAM交通冲突分析模型,结合某一双向4车道高速公路,建立了交通事件下的高速公路仿真模型。分析了事件下的交通冲突特性,采用交通冲突数、交通冲突时间、平均排队长度等指标,研究了事件下不同限速方案对交通运行的影响,得到了事件下的优化限速值。     

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GPS的高速公路交通事件自动检测算法研究

通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模拟数据对算法的有效性与可移植性进行了检验.试验结果表明该算法对于交通事件具有良好的检测性能.