【摘 要】
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为了进一步提高交通事件检测的效果,提出基于变量选择和核极限学习机（KELM）的自动事件检测（AID）算法.根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点,构建较全面的交通事件检测初始变
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学吉林省道路交通重点实验室,青岛理工大学汽车与交通学院
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为了进一步提高交通事件检测的效果,提出基于变量选择和核极限学习机（KELM）的自动事件检测（AID）算法.根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点,构建较全面的交通事件检测初始变量集.采用随机森林—递归特征消除（RF-RFE）算法,从中选择重要变量.以重要变量作为输入,训练KELM并通过万有引力搜索算法（GSA）优化参数.使用美国I-880数据库,对AID算法的效果进行验证和对比分析.因为数据库中的事件样本数远少于非事件样本数,采用SMOTE平衡两类样本.结果表明,使用重要变量能够提高交通事件的检测效果,
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