基于模糊理论的高速公路交通事件的自动检测 |
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引用本文: | 焦军彩,;韩正忠.基于模糊理论的高速公路交通事件的自动检测[J].公路交通科技,2009(8):207-210. |
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作者姓名: | 焦军彩 ;韩正忠 |
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作者单位: | [1]南京工业大学数学系; [2]东南大学数学系 |
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摘 要: | 根据交通流量、速度和占有率,构造不同交通流状态的隶属函数,根据最大隶属度原则进行交通流状态的识别;利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机(FSVM)应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%,从而验证本文的方法是切实可行的。
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关 键 词: | 模糊模式识别 模糊支持向量机 交通事件自动检测 隶属函数 |
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