基于特征加权的交通事件检测研究

• 作者: 樊小红 王晨
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 交通事件检测 支持向量机 特征加权 分类间隔
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 121-123
• 分类号: TP31
• 语种: 中文

摘要

针对影响交通事件的特征参数较多,参数之间有信息冗余,影响检测效率的问题,提出一种基于特征加权支持向量机的交通事件检测算法.影响交通事件的因素包括上下游交通流的交通密度、交通量、平均速度较多,各个影响因素的影响大小是不同的,根据可信间隔最大化确定影响权重.通过实测数据对算法的检测性能进行测试,交通密度的权重最大,说明事件发生时,交通密度的变化影响最大,与实际情况相符;对于同质量的样本,所提算法的检测率及误报率均优于标准支持向量机（SVM）算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊小红	长安大学电控学院	8	61	4.0	7.0
2	王晨		4	20	3.0	4.0