基于小波变换和LS-SVM的事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的事件自动检测算法。首先用小波变换提取特征数据,然后用最小二乘支持向量机进行分类,仿真实验表明该算法具有检测时间短、检测率高和误报率低的优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。     

最小二乘支持向量机交通事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用最小二乘支持向量机研究高速公路事件检测问题。阐述了最小二乘支持向量机分类算法,设计了事件检测系统结构,分析了交通事件对交通流的影响规律,并合理地选取了最小二乘支持向量机的输入量。仿真实验表明,最小二乘支持向量机事件检测算法具有检测准确率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

基于对向传播网络的交通事件检测算法

针对高速公路交通这个复杂的非线性系统，提出一种基于对向传播网络的交通事件检测算法。阐述了对向传播网络的结构和学习算法，给出了事件检测的依据，并合理地选择了网络的输入参数，用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真结果表明，该事件检测算法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高、平均检测时间短等优点，具有良好的应用前景。     

基于对向传播网络的交通事件检测算法

针对高速公路交通这个复杂的非线性系统,提出一种基于对向传播网络的交通事件检测算法。阐述了对向传播网络的结构和学习算法,给出了事件检测的依据,并合理地选择了网络的输入参数,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真结果表明,该事件检测算法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高、平均检测时间短等优点,具有良好的应用前景。     

基于GA-LSSVM的短期风功率预测

结合LSSVM和GA的优点,提出了一种基于GA-LSSVM的风功率预测方法,利用预测误差作为GA优化的评价函数,通过反馈机制优化预测模型的参数,最终建立起参数最优的风功率预测模型。通过对实际数据的仿真,结果表明本文所提出的GA-LSSVM预测模型的有效性。     

基于概率神经网络的高速公路事件检测

针对高速公路事件检测这一非线性分类问题,提出一种基于概率神经网络的事件检测方法。阐述了概率神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了概率神经网络的输入量,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,基于概率神经网络的事件检测方法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高等优点,具有良好的应用前景。