高速公路事件探测系统及算法

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全具有十分重要的意义。本文简要分析了高速公路事件探测系统的构成,并对各种自动事件探测算法进行了分类评价,特别是对近年来智能技术在事件自动探测算法中的运用作了较详细的介绍。同时,本文最后指出了事件探测算法的发展趋势。

高速公路事件自动探测研究进展

高速公路事件自动探测研究进展杨琪刘小明（北京工业大学北京１０００２２）０前言高速公路事件是指非周期性发生且使高速公路通行能力下降的事件，主要包括汽车停驻或缓行、货物散落和道路维修等。高速公路事件的发生是随机的，其发生的时间和地点都不可预知（其中，道...

基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。

基于Adaboost方法的高速公路事件检测

阐述Adaboost方法原理及算法,提出采用Adaboost方法结合神经网络算法进行高速公路事件检测,给出了基于Adaboost方法的事件检测算法。该算法可以明显提升神经网络算法性能,适合进行高速公路事件检测,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。

高速公路事件自动检测算法综述

对智能交通系统(ITS)的重要组成部分交通事件自动检测(AID)技术进行了综述。通过分析日益严重的交通拥挤问题及其对社会经济产生的负面影响，提出了AID研究的必要性。介绍了高速公路AID算法的分类与性能评估指标，重点阐述了各种算法的原理并对其进行了性能的比较分析，针对存任的问题和高速公路交通事件管理的实际需要，指出了未来AID研究的重点。

用交通动力学法对高速公路事件影响分析的研究

应用交通动力学分析算法对高速公路偶发性事件影响进行研究,推导出偶发性拥挤下排队率、消散率、最大排队长度、总延时车时数、拥挤下的总通行车时数等参数,并将分析结果与确定性排队分析算法的结果进行了比较,认为本算法能更加准确的分析事件的影响。以算例对这种算法的具体应用、与确定性排队分析方法的具体差别作了说明。

基于改进OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法.仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能.

高速公路事件检测系统发展趋势

本为以交通行业的事件检测系统为切入点，探讨了交通行业特别是高速公路领域事件检测系统的发展趋势，行文以现状分析为出发点，结合山西省高速公路项目的实际应用，深入浅出地分析了事件检测系统的发展趋势。

基于Adaboost算法的高速公路事件检测

本文介绍Adaboost方法的基本原理及算法;阐述了高速公路事件检测原理并进行了参数选择,确定了神经网络的结构,提出利用Adaboost方法进行高速公路事件检测并给出了该方法事件检测的算法步骤,最后进行了仿真实验。实验结果表明,该算法可以大大提高弱分类算法的性能,具有较高的检测率和较低的误报率,适于高速公路事件检测。

基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能(高检测率、低误报率),且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。

基于RTMS的高速公路事件检测系统设计

从软件设计与实现的角度出发,以满足现代高速公路运行管理对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于远程交通微波检测器(RTMS,Remote Transportation Microwave Sensor)的高速公路事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法。系统通过采集RTMS检测到的交通数据,运用自动检测算法检测高速公路上异常事件的发生,配合使用CCTV监控摄像机进行人工核实,可以更加准确、快速地确认事件,以便交管部门进一步采取相应处理措施。

高速公路事件管理中主要部门影响权重研究

为了研究高速公路事件管理中主要部门的权重影响,从部门在事件管理活动中的主要职能入手,分析事件管理部门能力对于模糊评价指标系的关系。在建立了部门能力与指标系中标准层的对应关系后,用G1序关系法获得主观权重,结合事件管理不同部门操作数量的差别引入了客观权重并用基于离差最小化的方法求得组合权重。利用标准层对应于子目标、总目标的关系,求得事件管理主要部门能力对于子目标、总目标的权重。将该方法运用于某高速公路上,验证了该方法的有效性和可行性。

高速公路事件管理中主要部门影响权重灰色关联度分析

为了分析高速公路事件管理中主要部门影响权重组成结构的合理性,本文引入现实权重与理想权重的灰色关联度来解决。在理想权重的获得中,分别用G1序关系法和熵值法确定专家评分能力因素中的主客观权重,并用评价目标最大化的方法来处理组合权重以尽量体现专家评分水平的差距。最后对某高速公路的情况进行了计算,以验证此方法的实用性。

基于支持向量机的高速公路事件检测研究

高速公路事件检测(A ID)系统可以有效的减少交通延误、保障道路安全,减少环境污染,是智能交通管理系统的重要组件。文章采用一种新的模式识别技术——支持向量机(SVM),来进行高速公路的事件检测。支持向量机是以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理为基础,算法上采用二次规划、拉格朗日理论,因此有效避免了过学习、局部极小点等问题。最后,采用M ATLAB对该方法进行了测试。

高速公路事件处置消息驱动应急联动技术分析

2006年1月8日，国务院公开发布了《国家突发公共事件总体应急预案》。总体预案足全国应急预案体系的总纲，日月确了各类突发公共事件分级分类和l预案框架体系，从组织体系、运行机制、应急保障、监督管理等方面规定了各级政府机构应对突发公共事件的组织体系、工作机制等内容，是指导预防和处置备类突发公共事件的规范性文件。

公路突发环境风险管控分析

为有效防范高速公路突发环境事件造成重大环境影响和经济损失,本文以济泰高速为例,对高速公路突发环境风险管控探索及实践过程中获得的经验及启示进行凝练和总结,提出了要从“情景推演+模型预测”的多手段风险评估体系出发,全面系统地厘清可能发生的环境风险,进而针对每一项风险构建“有预警、有部署、有措施”的风险管控体系,确定人员权责分工及物资配置,最终形成了“协同联动、专项专案”的应急预案体系。

高速公路交通事件清除时间模糊逻辑预测模型

清除时间是高速公路交通事件持续时间中的一部分,与事件影响范围密切相关。通过对某高速公路事件数据及交警执勤记录进行分析,提出了救援车辆的清除时间新定义,该定义与事件持续时间有更强的相关性。随后采用含自适应算法的TSK模糊逻辑推理方法,通过对基于事件数据的人工神经网络训练,建立了交通事件清除时间的预测模型,并讨论了模型的适用范围。经检验:该模型对于大于10 min的常见交通事件清除时间有较好的预测效果。

公路突发事件应急能力实证分析

公路突发事件应急能力评估是公路应急管理工作的基础。以公路为研究对象,采用静态与动态相结合的方法,从基础制度建设能力和应急应对能力两个维度构建公路突发事件应急能力评价指标体系。运用层次分析法和DELPHI法对系统各指标因素进行量化解析,确定各因子对公路应急系统的作用大小,并分析其灵敏度和权重因子。结果表明,应急应对能力在公路突发事件的处理中占重要地位,在基础制度建设能力中信息保障占据首要地位,其次是经费资金和应急抢通;在应急应对能力方面,事故发生前的检测预警对于事故灾害的减缓显得尤为重要,通信与信息设备状况的重要性紧随其后。

高速公路交通事件延误计算方法研究

提出以速度和流量为基础的延误计算新方法,该方法公式简单,数据采集容易,并根据算法的需要设计了相关的多车道数据整合技术和故障数据修复技术,从而保证了延误计算的准确性.