基于混合支持向量机多分类器的交通事件检测方法研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文基于混合支持向量机多分类器的交通事件检测方法研究姓名：刘清泉申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：黄中祥20090315摘要随着社会快速进步和高速公路的发展，高速公路上的交通事件频繁发生，严重影响了社会经济的发展。因此，各国纷纷开展了高速公路事件自动检测算法研究，来进行高速公路交通事件的自动检测。基于支持向量机多分类器的交通事件检测(MSVM．AID)算法出现，成功的解决了小样本数据条件下，模型训练的过学习与欠学习现象，并能够对交通事件的发生做出良好的反应。但是，我们在实践研究

2、中发现，MSVM．AID算法在检测某些特定情况下的交通事件，如对于车道数较多的高速公路，一旦发生交通事件，且事件车辆占用车道有限，交通流参数波动不大的情况下，其检测精度不够理想。因此，本文针对此问题，对MSVM．AID算法模型进行改进，同时引进了串联、并联两种分类器组合方法，设计出了混合MSVM．AID算法。同时对特征向量进行重新设计，构造了三个具有方法效果的特征向量，以放大交通流参数在多车道小型交通事件中的变化程度。此算法分为并联和串联两部分，对小型交通事件，做出2次检测分析，解决了MSVM．AID算法漏判率较高

3、的问题，同时提升了了模型的整体检测效果和移植性。关键词：高速公路：高速交通事件自动检测方法；支持向量接；SVN多分类器组合ABSTRACTAlong谢thsocietyfastprogressiveandhighwaysdevelopment,onhighway’stransportationeventoccursfrequently,seriousinfluencesocialeconomydevelopment．Therefore，variouscountrieshavecarriedoutthehighway

4、eventautomaticdetectionalgorithmresearchinabundance，a耐esonthehighwaytransportationevent’sautomaticdetection．(MSVM-pdD)thealgorithmappealsbasedonthesupportvectormachinesmulti-sorter'stransportationeventdetection，undertheSUCCESSsolutionsmallsampleddatacondition，

5、themodeltrainingthestudy谢mhasowedthestudyphenomenon，andcanmakethegoodresponsetothetransportationevent’soccuITenoe．But，wediscoveredinthepracticeresearch，theMSVM-AIDalgorithminexaminesincertainparticularCasesthetransportationevent，ifregardingtrafficlanenumberman

6、yhighways，oncehasthetransportationevent，andtheeventvehiclestakethetrafficlanet0belimited，handsOVerinthethroughflowparameterfluctuationnotbigsituation，itsexaminationprecisionisnotveryideal．Therefore，thisarticleinviewofthisquestion，makestheimprovementtotheMSVM—A

7、IDalgorithmmodel，simultaneouslyhasintroducedtheseries，theparalleltwosortercombinedmethod，designedmixedtheMSVM-AIDalgorithm．Meanwhilecarriesontheredesigntotheeigenvector／featurevector／propervector,constructedthreetohavethemethodeffecteigenvector／featurevector／p

8、ropervector,enlargedhandsOVerthethroughflowparameterinthemultipletracksmalltransportationevent'schangedegree．Thisalgorithmdividesintoparallelandtheseriesconnectedtwoparts，tothesmal