城市轨道交通行人通道交通状态识别研究

提出了一种基于支持向量机,利用行人交通流参数,实现城市轨道交通人行通道处交通状态识别的方法。采用FCM算法实现了4种行人交通状态的聚类分析与定义;建立SVM多类分类器模型。并分别采用线性可分和非线性两种SVM分类器以及多项式、高斯径向基、sigmoid等3种核函数,应用于行人通道交通状态识别中,进而通过实际采集数据集合,对其有效性进行对比分析。研究表明:设计的算法具有良好的识别性能,RBF核函数SVM模型的总体识别效果相比最好,正确率均在85%以上,说明行人交通参数在该核函数转化的高维空间具备良好的线性可分;线性可分对畅通状态识别效果相对最好,正确率为98%;多项式核函数对稳定状态识别效果相对最好,正确率为93%;sigmoid核函数的总体识别效果相比最稳定,正确率均在85%~92%。