發(fā)布時間：2021-07-04 06:23

　　近年來,國家大力發(fā)展交通運(yùn)輸,高速公路產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,截至2018年底,我國的高速公路通車?yán)锍掏黄?4萬公里,里程規(guī)模位居世界第一。同時,隨著交通網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)大和車輛的大規(guī)模增加,交通事故頻繁發(fā)生,交通擁堵嚴(yán)重,損害了正常的交通秩序。及時準(zhǔn)確的交通事件檢測,能夠有效緩解交通事件造成的交通擁堵,預(yù)防二次事故的發(fā)生,增加高速公路通行的安全性。交通事件自動檢測（Automatic Incident Detection,AID）屬于經(jīng)典的二分類問題,可以將事件狀態(tài)分為兩種:正常運(yùn)行和交通事件。現(xiàn)實場景中,交通事件數(shù)據(jù)一般遠(yuǎn)少于正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),因此,交通事件檢測問題實質(zhì)是不平衡分類問題。本文以基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為分類器,并結(jié)合不平衡數(shù)據(jù)集的處理算法,提出了幾種交通事件檢測模型。首先,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、SVM、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AdaBoost、梯度提升樹、隨機(jī)森林分別作為分類器,并采用網(wǎng)格搜索方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,比較不同分類器的性能,篩選出綜合性能更優(yōu)的隨機(jī)森林作為交通事件檢測算法的分類器。其次,為了解決交通數(shù)據(jù)集的不平衡問題,提出基于合成少數(shù)過采樣技術(shù)（Synthetic Minorit... 

【文章來源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１交通事件基本分類

圖１３｜１??７??

圖２．２交通事件對交通流特性參數(shù)的理論影響圖ＰＩ??理論上，路段１和路段４中的交通流不受影響，保持正常通行狀態(tài)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于信息融合的高速公路事件檢測建模與仿真[D]. 覃頻頻.西南交通大學(xué) 2007
[2]高速公路交通事件檢測及交通疏導(dǎo)技術(shù)研究[D]. 蔡志理.吉林大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于PSO-SVM高速公路交通事件檢測算法的分析與研究[D]. 胡丹龍.西南交通大學(xué) 2013
[2]基于FA-SVM的高速公路交通事件自動檢測方法研究[D]. 姜卉.吉林大學(xué) 2011
[3]基于SVM的高速公路交通事件檢測研究[D]. 龔炯.西南交通大學(xué) 2010
[4]GA-SVM在高速公路交通事件檢測中的應(yīng)用研究[D]. 陳祥梅.西南交通大學(xué) 2009
[5]高速公路交通事件檢測與仿真研究[D]. 張凱.長安大學(xué) 2009



本文編號：3264223