【摘 要】
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本文应用遗传算法，充分发挥其全局搜索、隐含并行的特点，研究高速公路异常事件自动检测算法的参数优化问题。结合一条高速公路的实测数据，首先用自适应遗传算法优化加利福尼亚算
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本文应用遗传算法，充分发挥其全局搜索、隐含并行的特点，研究高速公路异常事件自动检测算法的参数优化问题。结合一条高速公路的实测数据，首先用自适应遗传算法优化加利福尼亚算法中的门限参数，得出适于不同目标需求的参数最佳取值；其次，应用基于实数编码的遗传算法训练神经网络事件检测的权值，建立遗传神经网络事件检测模型；最后，对上述两种算法进行有效性检验。研究结果表明两种算法能较好地优化事件检测的参数，提高了事件检测的效率。本文的两种方法具有普遍性，可移植到其它路段。
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