基于ANFIS的交通事件持续时间预测

• 作者: 刘渊 姚磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 事件持续时间 方差分析 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 ROC 曲线
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 189-192,198
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.041

摘要

针对高速公路交通事故引发交通堵塞的问题，提出一种基于减法聚类和自适应神经模糊推理系统的事件持续时间预测新方法。将该方法应用于交通事件持续时间预测，从 I-880数据库中提取事件持续时间相关因素，使用非参数估计法进行显著性分析，将影响程度最大的因素作为模糊系统的输入样本，采用减法聚类对输入样本进行聚类，得到模糊规则数并建立初始模糊推理系统，使用 BP 反向传播算法和最小二乘估计算法的混合算法对该模糊系统进行训练并优化，建立最终模糊模型。仿真结果证明，该系统对交通事件持续时间预测具有较高检测率和较低误报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学数字媒体学院	235	1325	17.0	25.0
2	姚磊	江南大学物联网工程学院	2	4	1.0	2.0