城市快速路交通事件自动检测算法

发布时间：2018-09-12 08:42

【摘要】：为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数相关向量机模型。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测参数进行实验验证和对比分析。研究结果表明:关键变量筛选可以有效提高交通事件检测的精度,组合核函数相关向量机模型也明显优于单一核函数相关向量机模型和支持向量机模型。
[Abstract]:In order to further improve the accuracy of traffic incident detection on urban expressway, based on the analysis of traffic events and the variation law of downstream traffic flow parameters, the initial variable set of traffic event detection including 12 variables is constructed. The key variables of the initial variable set are screened by using the stochastic forest method, and then the combined kernel function correlation vector machine model based on particle swarm optimization is constructed. Finally, the measured parameters of induction coil of Shanghai North and South Expressway are tested and compared. The results show that the accuracy of traffic incident detection can be effectively improved by selecting key variables, and the combined kernel function correlation vector machine model is obviously superior to the single kernel function correlation vector machine model and the support vector machine model.
【作者单位】： 吉林大学交通学院;青岛理工大学汽车与交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAG03B03) 国家自然科学基金青年基金资助项目(51308248,51408257)~~
【分类号】：U491

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本文编号：2238492