优化BP_AdaBoost算法及其交通事件检测

发布时间：2017-09-11 10:26

  本文关键词：优化BP_AdaBoost算法及其交通事件检测

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【摘要】：为了及时检测出高速公路上发生的交通事件,减少由于交通事件带来的损失,提出了一种基于遗传优化的BP_AdaBoost算法用于交通事件检测.提取高速公路上下游的车流量、车速与占有率作为BP(back propagation)神经网络的输入值,利用遗传算法全局搜索的性能优化BP神经网络初始连接权值和输出阈值,再通过多个新的BP神经网络弱分类器构建成AdaBoost强分类器,设计基于遗传算法优化BP_AdaBoost算法的交通事件分类器.以在东京高速公路采集的真实数据进行性能验证,试验结果表明,该算法可以提高BP弱分类器的性能,检测率达到97%,误报率降至3.34%,适用于高速公路交通事件的检测.
【作者单位】： 同济大学交通运输工程学院;江苏科技大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 交通事件 遗传算法 神经网络 BP_AdaBoost算法 东京高速公路
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划(2013AA12A206) 国家自然科学基金(51008143) 江苏省高校自然科学基金(14KJD520002)
【分类号】：U495
【正文快照】： 交通事件是指非周期发生的且使某段道路通行能力减弱的事件[1],包括故障停车、货物掉落、交通事故、道路修护和天气影响等.由于高速公路车辆运行速度较快,而事件发生的时间和地点是随机的,无法预知,故高速公路发生交通事件时,如果不及时排除,容易造成交通拥堵、财产损失和人身

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：830189