基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

城市智能交通系统中基于无线定位技术的信息采集方法研究

在分析目前城市交通信息采集系统中存在的检测成本高、多信息源混杂等主要问题的基础上，着重讨论了通过无线定位进行城市交通信息实时采集的技术，以及基于多源信息融合的交通信息实时采集处理系统，并对其中的关键问题进行了分析讨论。     

新技术及其为城市交通研究提供的可能

20世纪60年代,随着红宝石激光器的诞生以及计算机技术的普及,世界开始进入信息时代。交通规划理论也因数据处理能力的提高,分析方法由集计（aggregate）向非集计（disaggregate）方向转变。进入20世纪90年代,智能交通理论及应用的日益成熟使交通信息处理逐步向动态化、实时化方向发展。