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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2007年
1期
7-8
,共2页
智能交通%神经网络%拥堵判别
智能交通%神經網絡%擁堵判彆
지능교통%신경망락%옹도판별
利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,本文提出了基于LVQ神经网络的交通拥挤自动判别方法.该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的及时疏散提供准确的道路信息.仿真结果表明,该算法比传统的检测方法具有更高的检测率和较低的误报率,能够对道路交通状况进行自动检测,具有一定的现实意义.
利用檢測器所提供的車流量、車速和佔有率等相關信息,本文提齣瞭基于LVQ神經網絡的交通擁擠自動判彆方法.該方法能夠在確認交通擁擠齣現的同時,根據擁擠狀態下交通流特性的差異,判彆交通擁擠的類型,為交通擁擠的及時疏散提供準確的道路信息.倣真結果錶明,該算法比傳統的檢測方法具有更高的檢測率和較低的誤報率,能夠對道路交通狀況進行自動檢測,具有一定的現實意義.
이용검측기소제공적차류량、차속화점유솔등상관신식,본문제출료기우LVQ신경망락적교통옹제자동판별방법.해방법능구재학인교통옹제출현적동시,근거옹제상태하교통류특성적차이,판별교통옹제적류형,위교통옹제적급시소산제공준학적도로신식.방진결과표명,해산법비전통적검측방법구유경고적검측솔화교저적오보솔,능구대도로교통상황진행자동검측,구유일정적현실의의.
