首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

粒子群优化神经网络的交通事件检测算法研究
引用本文:向怀坤,李伟龙,谢秉磊.粒子群优化神经网络的交通事件检测算法研究[J].计算机测量与控制,2016,24(2):171-174.
作者姓名:向怀坤  李伟龙  谢秉磊
作者单位:深圳职业技术学院,广东 深圳 518055,中国民航大学,天津 300300,哈尔滨工业大学深圳研究生院,广东 深圳 518055
基金项目:国家自然科学基金项目(71473060)。
摘    要:为减少交通事件引起的交通延误,提出一种基于粒子群优化神经网络的交通事件检测算法;首先,利用车载激光测距仪和GPS设备作为实验平台,采集了反映路段车辆占有率及车辆运行速度特征的交通参数;其次,利用粒子群(PSO)算法训练随机产生的初始化数据,优化BP神经网络连接权值和阈值;最后,将PSO优化后的BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类和检测;试验中比较了PSO神经网络算法、BP神经网络算法和经典算法对交通事件的检测效果,PSO神经网络算法在事件检测率(DR)、平均检测时间(MTTD)方面均优于其他目标算法;结果显示,粒子群优化的神经网络算法用于交通事件检测提高了检测性能。

关 键 词:交通事件检测  粒子群优化  BP神经网络  激光测距仪  GPS
收稿时间:2015/8/5 0:00:00
修稿时间:2015/9/7 0:00:00

Research on Traffic Incident Detection Algorithm Based on Particle Swarm Optimizer Neural Network
Xiang Huaikun,Li Weilong and Xie Binglei.Research on Traffic Incident Detection Algorithm Based on Particle Swarm Optimizer Neural Network[J].Computer Measurement & Control,2016,24(2):171-174.
Authors:Xiang Huaikun  Li Weilong and Xie Binglei
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机测量与控制》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机测量与控制》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号