交通事件檢測(cè)California算法的改進(jìn)及參數(shù)自整定研究.pdf

1、交通事件檢測(cè)算法是把握道路異常運(yùn)行狀態(tài)、進(jìn)行高速公路運(yùn)營(yíng)管理的前提和關(guān)鍵技術(shù)。其中California算法作為最早出現(xiàn)的交通事件檢測(cè)算法，能在一定程度上較好地描述交通流實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，但在復(fù)雜場(chǎng)景中算法的誤報(bào)警率還較高，并且當(dāng)外界環(huán)境變化時(shí)算法的自適應(yīng)性差。因此解決這些問題對(duì)改善交通事件檢測(cè)效果和幫助提高高速公路管理水平具有重要的理論和實(shí)際意義。
　　論文針對(duì)上述問題，以California算法為研究對(duì)象，通過分析算法檢測(cè)特性改進(jìn)算

2、法模型，降低誤報(bào)警率。進(jìn)而提出一種基于智能算法的參數(shù)自整定方法，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一種檢測(cè)靈敏度系數(shù)，并探討了一種基于事件檢測(cè)性能的自整定條件，改善算法自適應(yīng)性。主要研究?jī)?nèi)容包括：
　?、?California算法及模型改進(jìn)。本文首先對(duì)交通事件檢測(cè)California算法的原理和基本流程進(jìn)行描述，并總結(jié)現(xiàn)階段California算法的改進(jìn)現(xiàn)狀，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)現(xiàn)有的 California算法模型進(jìn)行分析和進(jìn)一步改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)的多參數(shù)C

3、alifornia算法。
　?、?California算法及改進(jìn)模型參數(shù)自整定。針對(duì)現(xiàn)有的研究趨勢(shì)及缺陷，本文比較分析現(xiàn)有的智能學(xué)習(xí)算法，提出了一種基于智能算法的California算法參數(shù)自整定方法，離線和在線調(diào)整算法參數(shù)；同時(shí)為了幫助建立更高效的救援減少資源浪費(fèi)，在自整定基礎(chǔ)上提出一種檢測(cè)靈敏度系數(shù)，調(diào)整誤報(bào)率與漏報(bào)率之間的平衡，為管理者提供主觀調(diào)節(jié)的使用參考。
　?、刍谑录z測(cè)性能的自整定條件研究。針對(duì)Califor

4、nia算法參數(shù)自整定方法在整定過程中遇到的自整定條件設(shè)置問題，本文提出一種基于事件檢測(cè)性能的自整定條件，在考慮時(shí)空影響因素的基礎(chǔ)上，通過利用多元統(tǒng)計(jì)分析的方法，建立了基于事件檢測(cè)性能的自整定條件模型。
　?、軈?shù)自整定方法實(shí)例分析。將參數(shù)自整定方法加入California算法和本文改進(jìn)的算法中，并運(yùn)用于渝武高速公路部分路段上進(jìn)行實(shí)例分析。針對(duì)多條路段多時(shí)間段，當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，本文提出的方法可以在一定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到算法性能變差，