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融合多源数据的ABC-SVM快速路交通事件检测

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:0
摘 要:为保证城市快速路段的畅通,建立一种基于蜂群算法-支持向量机(ABC-SVM)融合多源交通数据的城市快速路交通事件检测方法。首先通过分析路段实际情况,选取不同检测器的数据作为事件检测模型的输入值;然后利用蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM
  • 【题 名】融合多源数据的ABC-SVM快速路交通事件检测
  • 【作 者】丁宏飞 秦政 李演洪 刘博
  • 【机 构】四川省交通运输厅公路规划勘察设计研究院 四川成都610041 西南交通大学交通运输与物流学院 四川成都610031
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第6期 162-166页 共5页
  • 【关键词】城市快速路 交通事件检测 多源交通数据 蜂群算法(ABC) 支持向量机(SVM)
  • 【文 摘】为保证城市快速路段的畅通,建立一种基于蜂群算法-支持向量机(ABC-SVM)融合多源交通数据的城市快速路交通事件检测方法。首先通过分析路段实际情况,选取不同检测器的数据作为事件检测模型的输入值;然后利用蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)分类模型中的参数进行优化,获得最优的交通事件检测模型,模型的输出结果为检测路段是否发生交通事件;最后结合成都市三环城市快速路路段上采集到的多源交通数据进行实例验证。结果表明,利用ABC-SVM方法进行事件检测的效果优于BP神经网络的方法。
 
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  • (1) 城市快速路,交通事件检测,多源交通数据,蜂群算法(ABC),支持向量机(SVM)
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