城市交通拥堵自动判别方法研究

利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,本文提出了基于LVQ神经网络的交通拥挤自动判别方法.该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的及时疏散提供准确的道路信息。仿真结果表明,该算法比传统的检测方法具有更高的检测率和较低的误报率,能够对道路交通状况进行自动检测,具有一定的现实意义。