基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著交通的飛速發(fā)展，機動車數(shù)量的不斷增加，交通事件的頻繁發(fā)生是交通管理中必須面對的問題，因此交通事件的自動檢測技術(shù)就成為智能交通領(lǐng)域的一個熱點研究問題。事件檢測技術(shù)其作用就是及時地發(fā)現(xiàn)道路上已經(jīng)發(fā)生的交通事件，以便對事件作出快速處理，盡量減少事件帶來的損失，避免二次事件的發(fā)生。事件檢測技術(shù)其核心就是檢測算法，算法的性能對整個交通事件檢測系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。 本文首先介紹了事件檢測的基本概念，對目前存在的典型檢測算法的原理作了

2、詳細闡述并且對比了各種算法的性能。其次，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在事件檢測領(lǐng)域中的應(yīng)用，依據(jù)非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，建立了公路交通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對目前已有的交通流宏觀模型，考慮BP網(wǎng)絡(luò)具有全局逼近的特點，使用改進的BP網(wǎng)絡(luò)逼近交通流模型，并且提出使用RBF網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)交通流的實際檢測值與BP網(wǎng)絡(luò)輸出形成的殘差值作為判斷交通事件發(fā)生的依據(jù)。在本文的最后使用VC++和MATLAB混合編程的方式，設(shè)計了事件檢測系統(tǒng)，進行了仿真工作，通過輸入仿真