資料介紹
針對(duì)高速公路交通這個(gè)復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng),提出一種基于對(duì)向傳播網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢
測(cè)算法。闡述了對(duì)向傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法,給出了事件檢測(cè)的依據(jù),并合理地選擇了網(wǎng)絡(luò)的輸入參數(shù),用高速公路管理部門(mén)提供的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明,該事件檢測(cè)算法具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力好、檢測(cè)準(zhǔn)確率高、平均檢測(cè)時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn),具有良好的應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞:高速公路;事件檢測(cè);對(duì)向傳播網(wǎng)絡(luò);算法
Abstract: Aiming at the complex and nonlinear system of freeway traffic, an incident detection
algorithm based on counter propagation network (CPN) is proposed. The structure and learning algorithm of CPN are formulated. Then the basis of incident detection is given, and the CPN input variables are selected reasonably. Simulation research is carried out with the sample data provided by the freeway administrative office. Simulation results show that this incident detection algorithm has such advantages as fast learning speed, good generalization ability, high detection rate and short mean detection time. It is found to be potentially applicable in practice.
Key words: freeway; incident detection; counter propagation network; algorithm
測(cè)算法。闡述了對(duì)向傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法,給出了事件檢測(cè)的依據(jù),并合理地選擇了網(wǎng)絡(luò)的輸入參數(shù),用高速公路管理部門(mén)提供的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明,該事件檢測(cè)算法具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力好、檢測(cè)準(zhǔn)確率高、平均檢測(cè)時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn),具有良好的應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞:高速公路;事件檢測(cè);對(duì)向傳播網(wǎng)絡(luò);算法
Abstract: Aiming at the complex and nonlinear system of freeway traffic, an incident detection
algorithm based on counter propagation network (CPN) is proposed. The structure and learning algorithm of CPN are formulated. Then the basis of incident detection is given, and the CPN input variables are selected reasonably. Simulation research is carried out with the sample data provided by the freeway administrative office. Simulation results show that this incident detection algorithm has such advantages as fast learning speed, good generalization ability, high detection rate and short mean detection time. It is found to be potentially applicable in practice.
Key words: freeway; incident detection; counter propagation network; algorithm
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