【摘 要】
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为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,北京大学深圳研究生院
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为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同路段交通事件的正确分类率都在98%以上,平均检测时间不超过5 s,均优于基于人工神经网络等的其他交通事件自动检测算法.
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