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高速公路事件检测算法研究

作　者: 赵晓芳
导　师: 刘智勇
学　校: 五邑大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 智能交通系统高速公路事件检测径向基函数支持向量数据描述
分类号: U491.116
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 108次
引　用: 2次
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内容摘要

交通事件检测系统是智能交通系统的重要组成部分,它可以迅速检测和处理道路上发生的交通事件。自动检测因其成本低、不受天气限制且检测率高而在事件检测方法中备受关注。自动检测系统的关键部分是事件检测算法。本文从交通流的基本特点出发,在对国内外现有研究成果的基础上,分析比较了一些检测算法的原理和特点及其优缺点,针对几种智能算法在高速公路事件检测中的应用进行了研究。本论文的主要研究内容包括:采用径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析了交通流参数在有交通事件发生时的变化规律,选择合理的交通流参数作为输入量,构造动态神经网络结构。在不影响网络泛化能力的同时,加入了多余隐节点的删除和合并策略。仿真表明,该算法在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。提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)算法的快速事件检测方法。该算法把有事件样本和无事件样本分别用SVDD算法进行优化,但每次只对那些对超球体边界有影响的数据进行优化,该方法既保留了SVDD算法的优点,又达到加快训练速度的目的。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-16
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 高速公路运行中存在的问题及原因  10-11
    1.2.1 交通事件  10
    1.2.2 环境与能源问题  10-11
  1.3 国内外研究概况  11-14
  1.4 课题存在的难点  14-15
  1.5 本论文的主要内容安排  15-16
第二章高速公路交通流特性描述  16-22
  2.1 交通流特性及其基本模型  16-17
    2.1.1 交通流的概念  16
    2.1.2 交通流特性描述  16-17
    2.1.3 高速公路交通事件对交通流的影响  17
  2.2 交通流的基本参数  17-19
    2.2.1 交通量  17
    2.2.2 车速  17-18
    2.2.3 交通密度和占有率  18-19
  2.3 交通流基本参数的关系  19-20
    2.3.1 车速与密度的关系  19
    2.3.2 流量与密度的关系  19-20
    2.3.3 流量与车速的关系  20
  2.4 高速公路基本路段服务水平定义  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第三章高速公路事件检测系统  22-27
  3.1 交通事件  22-23
    3.1.1 交通堵塞  22
    3.1.2 交通拥挤  22-23
  3.2 交通事件自动检测系统  23-24
  3.3 算法的评价指标及相互之间的关系  24-26
    3.3.1 评价指标  24-26
    3.3.2 评价指标之间的关系  26
  3.4 本章小结  26-27
第四章径向基神经网络在事件检测中的应用  27-36
  4.1 RBF神经网络  27-28
    4.1.1 径向基函数网络结构  27-28
  4.2 RBF结构的设计  28-31
    4.2.1 隐节点的生成和中心、扩展常数的调整  28-29
    4.2.2 参数的调节  29-30
    4.2.3 隐节点的删除和合并  30
    4.2.4 扩展的卡尔曼滤波器法(KEF)法  30-31
  4.3 算法实现  31-32
  4.4 仿真研究  32-35
    4.4.1 输入参数的选择  32-33
    4.4.2 仿真结果  33-35
  4.5 本章小结  35-36
第五章基于支持向量数据描述的事件检测算法  36-43
  5.1 SVDD算法简介  36-37
  5.2 选择优化SVDD算法的步骤  37-38
  5.3 算法比较  38-40
  5.4 在高速公路事件检测中的应用  40-42
    5.4.1 输入参数的选择  40
    5.4.2 事件自动检测算法的仿真与实现  40-42
  5.5 本章小结  42-43
第六章总结与展望  43-45
参考文献  45-48
攻读学位期间发表论文  48-49
致谢  49

高速公路事件检测算法研究

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