【摘 要】
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据估计发达国家高速公路中 60 %～ 70 %的延误是由交通事件引起的 ,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自 2 0世纪 60年代开始的交通事件自动检
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据估计发达国家高速公路中 60 %～ 70 %的延误是由交通事件引起的 ,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自 2 0世纪 60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个 AID系统 ,但是居高不下的误警率 (FAR)和令人失望的检测效果 ,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高 AID系统的可靠性和实用性 ,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架 ,并以人工神经网络技术为依托 ,设计了基于单个检测设施的 AID算法。模拟计算表明 ,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率 (DR)、误警率 (FAR)和平均检测时间 (MTTD)方面都优于目标方法 ,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器 ,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。
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