基于LVQ神经网络的城市快速路事件自动检测算法

• 作者: 夏明 田春林 魏丽英
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通运输工程 城市快速路 事件检测 加利福尼亚算法 LVQ神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 412-416
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 4278字
• 语种: 中文

摘要

基于具有自组织功能的学习矢量量化(LVQ)神经网络设计了城市快速路异常事件的自动检测算法,提出分车道检测的构想.研究了原始数据筛选、输入向量模式、神经元个数及检测时段等参数的选择.基于小波分析技术对原始数据的高频噪声进行滤波,引入长车流量作为输入参数,并对比了引入前后的检测效果.选用加利福尼亚算法作为评价的参考依据,对其执行过程和门限值的选择进行了研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏丽英	北京交通大学运输学院	28	287	10.0	16.0
2	田春林		10	65	4.0	8.0
3	夏明	北京交通大学运输学院	5	66	5.0	5.0