融合多源数据的ABC-SVM快速路交通事件检测

发布时间：2017-11-13 22:01

  本文关键词：融合多源数据的ABC-SVM快速路交通事件检测

  更多相关文章： 城市快速路 交通事件检测 多源交通数据 蜂群算法(ABC) 支持向量机(SVM)

【摘要】：为保证城市快速路段的畅通,建立一种基于蜂群算法-支持向量机(ABC-SVM)融合多源交通数据的城市快速路交通事件检测方法。首先通过分析路段实际情况,选取不同检测器的数据作为事件检测模型的输入值;然后利用蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)分类模型中的参数进行优化,获得最优的交通事件检测模型,模型的输出结果为检测路段是否发生交通事件;最后结合成都市三环城市快速路路段上采集到的多源交通数据进行实例验证。结果表明,利用ABC-SVM方法进行事件检测的效果优于BP神经网络的方法。
【作者单位】： 四川省交通运输厅公路规划勘察设计研究院;西南交通大学交通运输与物流学院;
【基金】：国家自然科学基金资助(51308475) 四川省科技支撑计划资助项目(2011FZ0050)
【分类号】：U491
【正文快照】： 0引言交通事件是指道路上实时发生的对道路通行有影响的事件,包括道路施工、交通事故、临检、路面障碍、车辆故障等。城市快速路上的车辆行驶速度快,并且车流量大,交通事件若处理不及时,很可能引发二次事故。迅速准确地识别城市快速路发生的交通事件可为交通管理者实施快速路

【参考文献】

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本文编号：1182551