城市快速路交通事件检测的自适应算法研究

• 作者: 张利国 田秋芳 陈阳舟
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通事件检测 神经网络 自适应遗传算法 交通参数
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 99-103,125
• 分类号: U491.31
• 字数: 3229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2010.04.017

摘要

针对城市快速路交通事件检测问题,提出了-种基于自适应遗传算法与神经网络相结合的自动检测算法.通过改进的自适应遗传算法优化神经网络结构和权值参数,保证了神经网络能以较小规模和最优的权值参数来描述事件发生与交通参数间的映射关系,从而提高检测效果.利用PARAMICS交通软件模拟了北京市京通快速路从大望桥到四惠桥路段间的一组交通数据,仿真结果表明,该算法同现有的典型算法相比较,具有较高的检测率和较快的检测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈阳舟	北京工业大学电子信息与控制工程学院	139	1333	19.0	27.0
2	张利国	北京工业大学电子信息与控制工程学院	15	138	6.0	11.0
3	田秋芳	北京工业大学电子信息与控制工程学院	2	37	2.0	2.0