探索高速公路事件检测算法研究

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1、五邑大学硕士学位论文高速公路事件检测算法研究姓名：赵晓芳申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：刘智勇20080425五邑大学硕士学位论文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

2、。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

3、保留了SVDD算法的优点，又达到加快训练速度的目的。关键词：智能交通系统；高速公路；事件检测；径向基函数；支持向量数据描述五邑大学硕士学位论文AbstractTrafficAutomaticIncidentDetectionSystem(TAIDS)，whichisoneofthekeypartsofITS，isabletodetectanddealwiththetrafficincidentsontheroads．Manyresearchworksarebeingdoneinautomaticdete

4、ctionforitshighdetectionrate，butlowcostandwithoutweatherrestriction．Theincidentdetectionalgorithmisthekeyinautomatic．Accordingtothecharactersoftrafficstream，thetheoriesandc．haracteristicsofsomepopularincidentdetectionalgorithmsareanalyzedinthispaper．Base

5、dontheanalysisoftheiradvantagesanddisadvantages，somealgorithmsusedinthefreewayincidentdetectionarepresented．Themaincontributioncanbestatedasfollows：TheproblemoffreewayincidentdetectionisstudiedbyusingRadialBasisFunction(RBF)Network．Thechangeruleofthetraf

6、ficflowparameterswhilehappeningofincidentisanalyzed．Thedynamicneuralnetworkarchitectureisconstructedbyselectingthepropertrafficflowparametersasinputs．Astrategyofmerginganddeletingtheredundanthiddennodesisintroducedwithoutprejudicegeneralizationabilityoft

7、heneuralnetwork．Theadjustmentofhiddennodesisimplementedbyapplyingtheadaptivelearningmethod，andCanmaketheneuralnetworkautomaticallyselectlearningrateindifferenttrainingstages．Simulationexperimentsshowthatthisincidentdetectionalgorithmhassuchadvantagesashi

8、曲detectionrateandfastlearningability．Itisfoundtobepotentiallyapplicableinpractice．SupportVectorDataDescription(SVDD)isusedtostudytheproblemoffreewayincident．Thismethodoptimizestheincidentsamplesandfree·flowsamplesseparatel