浅谈基于模糊聚类和rbf神经网络的高速公路事件自动探测算法研究

《浅谈基于模糊聚类和rbf神经网络的高速公路事件自动探测算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海大学硕士学位论文基于模糊聚类和RBF神经网络的高速公路事件自动探测算法研究姓名：杨耀华申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：江芳泽;李昕20030101上海大学硕士学位论文摘要高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的辫俘。事件发生后对冀迸{亍抉速可靠豹探溺对减少交遴延误、保障瀵路安全、减少环境污染具有十分藏要的意义。本文分析了枣速公踌事{孛攥测的暇理、方法共对目前各国已经开发的主要攀件自动探测算法谶行了综述，同时指出了公路事件搛渊系统与ITS(智能交通系统)的关系。通过辩各萃申臻侔探溺算法的研

2、究和比较，本文提出了～手中基予模糊浆类技术和RBF神经网络的混合餐能事传掇测箨法，网时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最,j,--乘)选择算滋。仿真实验．妊明，改进的OLS选择算法太大提藤了RBF神缀黼络的谢练遴度，同时具眷无须事先确寇RBF中心的貔点，蒋之运翅子离速公路事终探测可以获缛满意款性能。关毽词：高速公路事搏搽测，模糊聚类，RBF享枣经网络，OLS算法上海大学硕士学位论文ABSTRACTFreewayincidentsarenon-recurrentandpseudorandomeventsthatdisruptt

3、henormalflowoftramcandcreateabottleneckintheroadnetwork．QuickandreliableincidentsdetectioniSessentialtOreducetrafiledelays．ensureroadsafetyandprotectenvironment．Thispaperanalysesthebasicprincipleoffreewayincidentsdetec由nandgeneralizesexistingincidentsdetectionalgorithms

4、．Atthemeantime，therelationshipbetweenincidentsdetectionsystemandITSiSintroduced．Basedonaboveanalysisandcomparison，thispaperpresentsanovelhybridintelligencealgorithmforautomaticallydetectingfreewayincidents，whichemploysRBFneuralcomputingtechnique．AnimprovedOLS(Orthogonal

5、LeastSquares)selectionalgorithmfortrainingRBFneuralnetworksisalsoproposed．Thesimulationresultsillustratethattheimproved0LSselectionalgorithmacceleratesthetrainingoftheRBFnenralnetworkssubstantiallyanditiSnotneedtodecidethenumberofRBFcentersinadvance．Thesatisfactoryperfo

6、rmanceCanbeachievedbyusingthisalgorithminfreewayincidentsdetection．Keywords：Freewayincidentsdetection，Fuzzyclustering，RBFneuralnetworks，OLSalgorithm上海大学硕士学位论文致谢值此论文完成之际，我谨向尊敬的导师江芳泽教授和李昕博士致以最衷心的感谢。本论文从最初的选题、调研到着手研究，直至最后定稿都是在两位导师的悉心指导下完成的。导师辨f溥的知识、严谨的治学态度和诲人不倦的精神给我留下了深刻印象

7、，他们的谆谆教导将使我终身受益。特别感谢为我们提供交通仿真软件的同济大学交通学院的董德存教授、杨晓光教授，他们对本课题的顺利完成给予了极大的支持和帮助。同时感谢同济大学交通学院的研究生刘东同学，他对仿真软件的使用给予作者许多具体的指导。最后感谢所有关心和帮助过我的仪自教研室的老师和同学，与他们相处的快乐时光让我终身难忘。上海大学硕士学位论文第一章绪论1．1公路事件的定义及其影响公路事件是指“任何引起道路通行能力下降或交通需求显著增加的偶发事件”。：。事件可分为可预测和不可预测两种类型。可预测事件包括：道路维修和建筑活动以及特殊事件(各

8、种赛事、会议、游行等)。不可预测事件包括：各类交通事故、车辆故障、道路桥梁坍塌、货物散落咀及雨、雪、雾等恶劣天气状况和其它突发的自然灾害等。另外也可根据事件的严重程度分为小事件和大事件。小事件通常指轮胎无气、发动机过热、