如今,高速公路建设的飞速发展给我们带来了显著的经济效益和社会效益。然而,随着交通需求的不断增长,高速公路交通事件频繁发生,严重影响了高速公路的通行能力和运营效率。因此,如何快速地检测交通事件的发生并采取措施,以有效减少交通延误和保障道路安全已成为备受关注的问题。近年来,旨在解决这些问题的交通事件自动检测技术成为智能交通领域的研究热点,其性能的优劣直接影响高速公路的交通事件检测的效果,因此对其研究具有非常重要的现实意义。本文在研究了高速公路交通流特点和交通事件检测基本原理的基础上,对基于支持向量机(SVM)的高速公路事件检测算法进行研究。首先,考虑到交通事件检测中交通数据样本有限、输入交通特征过于冗余等难点,本文分交通数据预处理、SVM模型构建和决策输出三个模块详细设计了基于单个SVM的交通事件检测算法。在仿真的过程中,先通过对交通数据规范化处理,有效地提高了检测精度并缩短了检测时间,然后采用主成分分析提取交通流特征,达到降低交通数据维数、减少计算复杂度和缩短SVM模型构建时间的目的,并使用遗传算法对SVM的模型参数进行选择以提高检测准确率。其次,本文在研究了集成学习基本原理的基础上,对集成学习中的Bagging方法与Boosting方法进行了分析,然后将这两种集成方法结合SVM分别进行了交通事件检测仿真。本文的仿真数据取自Ⅰ-880交通数据集,通过对仿真结果的比较和分析,集成SVM的模型构建时间短,检测准确率高,获得了较优的综合检测性能,为设计高性能的事件检测算法提供了方法。