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1、高速公路固定检测器布设方案分析方青(同济大学交通运输工程学院,上海201804)摘要:为研究高速公路交通事件检测算法及固定检测器布设间距,设计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为200~700m时,使用不同情况的事件来检测效果。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,验证所设计的事件检测算法的有效性,得出基本路段固定检测器的合理布设间距。关键词:自动交通事件检测;检测器布设间距;人工神经网络;VISSIM;MATlab中图分类号:U417.9文献标识码:A文章编号:10085
2、696(2010)06000104StudyontheFixedDetectorsDistributionofFreewayFANGQing(SchoolofTransportationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Tostudythedetectionalgorithmoffreewaytrafficincidentandthedistanceoffixeddetectors,thispaperhasdesignedtheartificialneuralnetworkincide
3、ntdetectionalgorithmofthebasicsections.Furthermore,ithasresearchedthedistanceofdetectorsinbasicsectionswhenitchangedinthescopeof200meterto700meter.Finally,itobtainedthedataintheuseofVISSIM4.2simulationsoftware,thencalculateditinthetoolboxofMatlabartificialneuralnetwork.Theresultsverifie
4、dtheeffectivenessofincidentdetectionalgorithm,andobtainedthereasonabledistanceinbasicsectionsandthefairlocationofthefixeddetectorsattherampssections.Keywords:automaticincidentdetection;detectordistance;artificialneuralnetwork;VISSIM,;MATlab近年来,随着社会经济的快速发展,全社会拥有的疏导策略。高速公路交通事件管理系统的核心是机动车数
5、量逐年增加,引发了越来越多的交通拥堵交通事件自动检测算法,因此,自动事件检测算法的与交通事件,在高速公路上发生交通事件(例如交通优劣决定了高速公路对事件的响应效率。基于固定事故、车辆抛锚、货物散落等)后,如果不及时处理,检测器的事件检测过程如图1所示。就会导致严重的交通拥堵,并可能引发二次事件,所2自动事件检测算法性能评价指标以研究高效的自动交通事件检测算法(Automatic[1]IncidentDetection,AID)具有重要意义。对于事件检测算法的优劣需要设置一定的评价指标与评价方法。通常衡量一个交通事件检测算法1固定检测器检测交通事件原理[2]有3个指标:
6、检测率(DetectionRate,DR)、误报高速公路交通事件检测系统的本质是根据实时警率(FalseAlarmRate,FAR)和平均检测时间采集的交通数据(速度、流量、密度、占有率、行程时(MeanTimeDetection,MTTD),如下各公式所示间等)的变化情况,由事先设计好的自动检测算法判DNDR=100%,(1)别是否有事件发生,若无事件发生,继续实时检测,AN若有事件发生,则报警,交通管理控制中心采取相应FNFAR=100%,(2)ADNn收稿日期:20106251基金项目:国家863计划资助项目(2009AA11Z220)MTTD=[TI(i)
7、-AT(i)].(3)ni=1作者简介:方青(1985-),男,博士研究生,研究方向:道路交通安全与环境工程.式中:DN为检测到的事件次数;AN为实际发生的!2!交通科技与经济第12卷事件次数;FN为误报的事件次数;ADN为算法做刻;AT(i)为事件i被检测到的时刻;n为算法检测出的所有决策次数;TI(i)为事件i实际发生的时到的实际发生的事件数。图1高速公路基于固定检测器的事件检测过程[3]误报警率主要有3种计算方法:第1种是误段,车道宽度均为3.75m,假设该仿真路段的代号报警数占总决策数(
