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题名基于SVM的交通事件检测技术
被引量：18
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作者
陈维荣
关佩
邹月娴
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机构
西南交通大学电气工程学院
北京大学深圳研究生院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期63-67,共5页
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基金
国家863计划资助项目(2007AA11Z224)
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文摘
为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同路段交通事件的正确分类率都在98%以上,平均检测时间不超过5 s,均优于基于人工神经网络等的其他交通事件自动检测算法.
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关键词
交通事件检测
支持向量机
核函数
i-880数据库
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Keywords
traffic incident detection
support vector machines
kernel function
i-880 database
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于粒子群优化SVM的高速公路交通事件检测
被引量：2
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作者
胡丹龙
余立建
杨阳
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机构
西南交通大学交通信息工程及控制实验室
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出处
《交通科技与经济》
2013年第2期63-65,共3页
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文摘
为了更加准确地检测出高速公路上的偶发性交通事件,采用一种粒子群优化SVM参数的高速公路交通事件检测算法,提升事件检测效果。文中运用高速公路实测数据集(I-880),对支持向量机算法进行分类性能测试,并且采用改进的粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,进而利用测试集数据对该模型进行验证比较,获得满意的检测效果。
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关键词
交通事件检测
支持向量机
i-880数据库
粒子群优化
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Keywords
traffic incident detection
support vector machines
1-880 database
particle swarm optimization
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分类号
U446
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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