基于粗模糊神经网络的高速公路路段交通事件识别

• 作者: 张萌萌 贾磊 邹难
• 来源期刊: 公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 模糊神经网络 高速公路 交通事件 识别
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 113-117
• 分类号: U491.31
• 字数: 4681字
• 语种: 中文

摘要

高精度、快速的高速公路路段交通事件自动识别将为合理诱导交通流,提高事故救援反应速度提供基础技术支持.设计了一个基于粗模糊神经网络的事故识别算法,用于高速公路路段交通事件识别.首先,利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,得到系统的原始输入输出数据集.然后,建立交通突发事件识别的模糊神经网络系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围之内.最后,利用VISSIM软件进行系统仿真检测,检测结果表明系统具有良好的应用性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾磊	山东大学控制科学与工程学院	163	2180	25.0	39.0
2	张萌萌	山东大学控制科学与工程学院	11	62	4.0	7.0
4	邹难	山东大学控制科学与工程学院	17	286	11.0	16.0