文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
基于神经网络的交通事件检测系统研究
姓名:李驰新
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:曹洁
20060604
摘要随着交通的飞速发展,机动车数量的不断增加,交通事件的频繁发生是交通管理中必须面对的问题,因此交通事件的自动检测技术就成为智能交通领域的一个热点研究问题。事件检测技术其作用就是及时地发现道路上已经发生的交通事件,以便对事件作出快速处理,尽量减少事件带来的损失,避免二次事件的发生。事件检测技术其核心就是本文首先介绍了事件检测的基本概念,对目前存在的典型检钡惴ǖ脑碜髁讼晗阐述并且对比了各种算法的性能。其次,研究了神经网络在事件检测领域中的应用,依交通流宏观模型,考虑网络具有全局逼近的特点,使用改进的网络逼近交通流模型,并且提出使用纾谰萁煌鞯氖导始觳庵涤隑缡涑鲂纬傻牟胁钪作为判断交通事件发生的依据。在本文的最后使用和混合编程的方式,设计了事件检测系统,进行了仿真工作,通过输入仿真数据,验证了网络的性能,仿真结果表明,网络和缦嘟岷系姆绞娇梢允菇煌ㄊ录觳庀低惩本哂腥ň直近和局部逼近的能力,克服了使用单一前向网络的不足,可以更全面的反映交通事件发生的本质特征。关键词:交通事件,事件检测,网络,纾胁检测算法,算法的性能对整个交通事件检测系统起着至关重要的作用。据非线性系统的神经网络预测模型,建立了公路交通的神经网络模型。针对目前己有的同等学力硕士学位论文
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插图索引图系统正向建模示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..绮问柚媒缑妗图样本数据更新界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络预测误差曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图智能交通子系统框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图交通拥挤对交通参数的影响示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图煌ㄊ录觳饬鞒掏肌图环形检测器组成框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图传播时间差法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图加利福尼亚算法决策过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图标准偏差法的决策过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图指数平滑算法的决策过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图鶰惴ǖ慕煌ㄗ刺掷嗤肌图基本神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图神经元常用函数的图形⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图前馈网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图递归网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图有师学习示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图无师学习示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图强化学习示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图道路路段和检测器布置示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图事件检测原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯缒P汀图系统组成框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图系统数据流图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图事件检测流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图系统主界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络参数设置界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络和绲难盗肺蟛钋摺图缭げ馕蟛钋摺图觳庵副晖臣平缑妗同等学力硕士学位论文Ⅲ
附表索引表事件检测算法的性能指标表检测性能指标对比⋯⋯表样本数据库表结构⋯⋯.基于神经网络的交通事件检测系统研究
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