探索城市快速路交通事件检测智能算法研究

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1、分类号：TPl3题』825378耘呶单位代码：10005学号：密级：北京工业大学硕士学位论文S200702164么研英文并列题目THERESEARCHoFTRAFFICAUToMATICINCIDENTDETECTIoNINTELLIGENTALGORITHMFORURBANFREEⅥ，AY专导师姓名：匿田盘职称：熬援论文报告提交日期2Q!Q玺§且学位授予日期授予学位单位名称和地址j量塞王些太堂j丝塞壶塑堕匡垩丕圄l嫂呈。独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他

2、人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：塑社苯一一导师签名：摘要摘要交通事件自动检测是智能交通系统的一个重要组成部分，其实时性与准确性直接关系到交通控制与交通诱导的效果。为了提高城市快

3、速路交通事件检测算法的检测率、降低误报率、缩短平均检测时间，本文设计和改进了加利福尼亚算法、神经网络检测算法等多种交通事件的自动检测算法，并研究了由交通事件引起的偶发性拥堵和常发性拥堵的辨别。这些算法均取得了比较好的检测效果。论文的主要研究成果如下：1)研究了目前交通事件检测的原理和方法，利用PARAMICS交通仿真软件模拟北京市从大望桥与四惠桥之间的京通快速路的交通状况，得到交通事件发生前后的宏观交通参数的变化，并对该数据进行了分析。2)分析了加利福尼亚算法目前的现状和存在的问题，提出了一种自适应遗传算法与加利福尼亚算法相结合的自动检测算法。该算法跟传统的加利福

4、尼亚算法相比较，克服了其阈值难确定的缺点。3)分析了神经网络算法目前的现状和存在的问题，提出了一种基于自适应遗传算法与神经网络相结合的自动检测算法，改进了神经网络参数和结构学习方法，同传统的加利福尼亚算法以及现有的神经网络算法相比较，提高了算法效率和准确度。4)分析了交通拥堵的特点，介绍了常发性拥堵和偶发性拥堵的区别，设计了一种基于神经网络的交通拥堵自动辨别算法，利用改进的自适应梯度算法优化神经网络的权值参数，既能保证神经网络参数收敛到极小值，又具有快的学习速度，提高了神经网络的检测效果。论文最后对研究工作进行了总结，并提出了今后需进一步深入研究的问题。关键词交通

5、事件检测；交通拥堵；神经网络；遗传算法；梯度算法北京工业大学工学硕士学位论文AbstractAutomaticincidentdetectioniSanimportantpartofITS，anditsaccuracyandreal．timeperformancearedirectlyrelatedtotheeffectoftrafilecontrolandtraffiCinducesystem．Thispaperanalyzesthathowtoimprovethedetectionrateoftra伍Cincidentdetectionalgorithmfor

6、urbanfreeway，aswellasthefalsealarmrate，themeantimetodetection．Then，someimprovedalgorithmsaredesigned，whichincludeCalifomiaalgorithms．neuralnetworkdetectionandotherautomatictraf!fiCincidentdetectionalgorithm．Meanwhile，thisPaperanalyesthedifferencebetween仃a伍Cincidentandtrafficcongestion

7、．Thesealgorithmshaveachievedgooddetectionresults．Themajorworksareasfollowed：1Thetheoryandmethodofcurrenttrafficincidentdetectionareresearchedand的f!fiCsimulationsoftware(PARAMICS)iSappliedtosimulateJINGTONGfreewaybetweenDAWANGBridgeandSIHUIBridgeinBeijingcitytoachievethechangeofthemacr

8、oscop