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基于预测偏差的快速路交通事件检测算法研究
| 论文题名： | 基于预测偏差的快速路交通事件检测算法研究 |
| 关键词： | 交通管理;事故分析;系统辨识;多模型融合 |
| 摘要： | 随着我国交通的飞速发展及城市机动车数量的不断增加，国内各大城市快速路上的交通事件也频繁发生。而突发的交通事件不仅会威胁到人车的安全，更重要的是会产生比较严重的交通拥堵瓶颈，降低快速路系统的运行效率。智能交通系统是目前公认的解决城市交通问题的有效方法之一，交通事件自动检测作为智能交通监控系统中的核心组成部分，它的研究对于提高城市快速路的整体管理水平，充分发挥城市快速路的优越性有着重要的意义。 本文在研究了城市快速路交通流特点和交通事件检测基本原理的基础上，对基于预测偏差的事件检测算法进行研究。通过分析，发现在该算法中对交通流参数的预测是影响该算法的检测率与误报率的关键因素，因此针对该算法中应用单一预测模型的预测精度和稳定性不高的问题，运用统计分析方法、人工神经网络、数据融合技术建立一种多模型融合预测方法。其中，在对多模型融合的具体权重计算时，提出了等步长最小绝对值法。在多模型融合预测方法的基础上，提出一种基于多模型融合预测偏差的交通事件检测算法，其中，在应用人工神经网络进行预测的过程中，针对目前的预测方式通常是仅仅考虑时间因子的影响而建立的单点单步预测方式，论文从空间上考虑上游的交通流对下游的影响，提出一种双点单步预测方式。此外，通过研究传统的基于三级报警制度的AID系统，发现该系统无法充分发挥三级报警的性能，论文中给出了一些改进措施。通过仿真实验表明，多模型融合预测方法的预测精度高于单一模型预测方法的预测精度，基于多模型融合预测偏差的AID算法具有较高的检测率和较低的误报率，具有较优的综合检测性能，为设计高性能的事件检测算法提供了思路方法。 |
| 作者： | 郑欢欢 |
| 专业： | 系统工程 |
| 导师： | 张征 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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