人工神经网络事件探测系统的结构设计及实现

国外传统的高速公路事件自动探测算法存在着事件探测器模型有偏差，误报警率高和不适合我国实际等缺陷，而采用人工神经网络探测事件则具有克服这些缺陷的潜在优势，文章就人工神经网络事件探测系统的系统设计的目标及功能，关键模块设计，组成结构和系统特点等进行了论述。     

基于小波分析的事故检测算法

讨论了事件检测算法，建立了基于小波分析的算法。首先构造二进小波，对交通流数据进行二进小波变换，检测其奇异点。根据判断逻辑确定是否有事件发生。要用广佛高速公路交通流数据对该算法进行离线测试，与加利福尼亚算法，滤波算法比较，结果显示该算法具有较好的效果。     

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。     

高速公路事件自动侦测方法研究

分析了对高速公路事件人工侦测方法，提出了事件自动侦测方式的基本思想，并详细描述了应用指数平滑指数平滑模型进行事件自动侦测的设计方案，包括数据收集、平滑模型的选择、平滑常数的确定、临界值的选取等。引入跟踪信号作为事件自动侦测的判断依据。对单指数平滑模型和双指数平滑模型的优缺点及适用范围进行分析比较。     

基于情景分析的高速公路事件检测决策系统研究

高速公路事件检测是为了及时、准确地检测偶发性事件的发生,以便于尽量减少事件所造成的不利影响,使事件总的影响降到最低。目前,事件检测算法多种多样,可以从不同的角度对其进行分类。在对高速公路的交通流量进行情景分析的基础上,提出了一种新的事件检测决策系统。即使在高速公路不同的服务水平下,这种系统也都能很好地实现对事件的准确检测。     

基于树状结构的高速公路路网扩展及收费清分实现

路网扩展是高速公路建设中的常见情况，在高速公路路网发生扩展时，本文在原有清分算法的基础上，充分利用已经得到的连续矩阵和规则矩阵，对扩展后的高速公路物理结构和收费规则进行修正，提出了收费数据清分表的构造方法，从算法的角度解决了路网扩展后清分表需重新计算的大工作量问题，并在理论方面对不同情况的路网扩进行了一致性分析。     

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Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

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。     

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。