基于改进的BP神经网络和小波奇异值的交通事件检测

• 作者: 张军 朱新山 李渊韬 杨正瓴 王宝国 胡彤宇
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 小波分析 小波奇异值 交通事件检测
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3877字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.06.010

摘要

针对交通事件检测,提出了利用改进的BP神经网络和小波奇异值的新方法.首先利用小波奇异值来量化原始交通流信号的特征,然后将小波奇异值作为神经网络的输入,对交通事件类型进行识别.对交通流信号进行小波包变换分解,获取交通事件的小波系数;利用相重构技术将小波系数向量形成系数矩阵,并对该矩阵作奇异值分解,获取小波奇异值;最后用MATLAB进行仿真分析,结果表明该算法能较准确的进行分类,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡彤宇	天津大学电气与自动化工程学院	22	115	6.0	10.0
2	张军	天津大学电气与自动化工程学院	90	705	14.0	23.0
3	杨正瓴	天津大学电气与自动化工程学院	56	660	15.0	23.0
4	朱新山	天津大学电气与自动化工程学院	15	122	6.0	10.0
5	李渊韬		6	22	2.0	4.0
6	王宝国	天津大学电气与自动化工程学院	3	2	1.0	1.0