基于模糊理论的高速公路交通事件的自动检测  

作　　者：焦军彩[1] 韩正忠[2] 

机构地区：[1]南京工业大学数学系,江苏南京210009 [2]东南大学数学系,江苏南京210018

出　　处：《公路交通科技（应用技术版）》2009年第8期207-210,共4页

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。

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 

分 类 号：U491.116[交通运输工程—交通运输规划与管理]