本文關(guān)鍵詞：基于ER算法的公路交通事件檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),公路的建設(shè)與發(fā)展,給人們的生活出行帶來(lái)極大的方便。隨之而來(lái)的公路安全問題,特別是公路上發(fā)生的各類交通事件,給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)嚴(yán)重挑戰(zhàn)。因此快速檢測(cè)并及時(shí)處理各類交通事件,降低交通事件帶來(lái)的危害開始為人們所關(guān)注。而作為核心的交通事件檢測(cè)算法研究,也被許多專家學(xué)者所重視,并有了非常豐富的算法成果。基于以上背景,論文依托國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“能見度影響下的公路交通流事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與安全設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化(編號(hào)51578207)”,引入多屬性決策的ER算法模型,將其運(yùn)用到交通事件特征分析和事件檢測(cè)算法設(shè)計(jì)過程中。文章首先研究了不同車道數(shù)、天氣條件、能見度和溫度條件下多起交通事件,探求不同條件下交通事件發(fā)生對(duì)交通的影響。引入P值表征交通事件特征,分析不同條件下交通事件特征的一般規(guī)律。再運(yùn)用ER算法對(duì)多條件下的交通事件特征進(jìn)行融合評(píng)估,探究多條件下交通事件特征顯著程度的信任度關(guān)系。其次,在上述研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)ER算法融合后的交通事件特征關(guān)系,提出多條件下交通事件特征影響因子,將其作為參數(shù)引入交通事件檢測(cè)算法當(dāng)中,提高交通事件檢測(cè)的效果。引入ER算法融合后的多條件特征影響因子設(shè)計(jì)了多條件影響的多參數(shù)判別算法,多條件影響的貝葉斯網(wǎng)事件檢測(cè)算法和多條件影響的SVM事件檢測(cè)算法。在此基礎(chǔ)上,為了更好地進(jìn)行事件檢測(cè)并提高算法適用條件,對(duì)三種算法檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行ER算法的多屬性融合,設(shè)計(jì)了基于ER算法的交通事件檢測(cè)算法。最后,利用實(shí)際道路交通數(shù)據(jù)和事件數(shù)據(jù),以及獲取到的條件數(shù)據(jù),分別進(jìn)行了多組多條件下交通事件檢測(cè)實(shí)證研究,分析對(duì)比各算法的性能指標(biāo),評(píng)價(jià)不同算法的檢測(cè)效果,得出本文結(jié)論。論文在研究交通事件檢測(cè)中引入了ER算法,將ER算法的多屬性決策方法引入到事件檢測(cè)研究當(dāng)中,并通過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了基于ER算法交通事件檢測(cè)算法具有較好的檢測(cè)效果,為以后的事件檢測(cè)研究提供相關(guān)參考。
【關(guān)鍵詞】：ER算法 交通事件檢測(cè) 多條件影響 交通事件特征 小波去噪
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 緒論16-25
• 1.1 研究背景和意義16-17
• 1.1.1 研究背景16
• 1.1.2 研究目的及意義16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 國(guó)外交通事件檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)交通事件檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.3 數(shù)據(jù)融合方法在交通事件檢測(cè)中應(yīng)用現(xiàn)狀20-21
• 1.2.4 研究概況小結(jié)21-23
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線23-25
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容23-24
• 1.3.2 技術(shù)路線24-25
• 第二章 交通事件檢測(cè)原理及ER算法理論25-33
• 2.1 交通事件基本概念25-26
• 2.2 交通事件檢測(cè)原理分析26-28
• 2.2.1 交通參數(shù)26-27
• 2.2.2 交通事件發(fā)生的影響27-28
• 2.3 經(jīng)典交通事件檢測(cè)算法介紹28-29
• 2.3.1 加州算法28
• 2.3.2 指數(shù)平滑算法28-29
• 2.3.3 SND算法29
• 2.4 交通事件檢測(cè)算法評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)方法29-30
• 2.5 ER算法理論介紹30-32
• 2.5.1 ER算法的提出30
• 2.5.2 ER算法的基本評(píng)價(jià)框架30-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 多條件影響下的交通事件特征分析33-53
• 3.1 車道數(shù)對(duì)交通事件特征影響分析33-38
• 3.1.1 二車道交通事件特征33-35
• 3.1.2 三車道交通事件特征35-36
• 3.1.3 四車道交通事件特征36-37
• 3.1.4 車道數(shù)對(duì)交通事件特征影響對(duì)比分析37-38
• 3.2 天氣條件對(duì)交通事件特征影響分析38-41
• 3.2.1 晴天交通事件特征38-39
• 3.2.2 雨天交通事件特征39-40
• 3.2.3 天氣條件對(duì)交通事件特征影響對(duì)比分析40-41
• 3.3 溫度對(duì)交通事件特征影響分析41-45
• 3.3.1 低溫條件下交通事件特征41-42
• 3.3.2 常溫條件下交通事件特征42-43
• 3.3.3 高溫條件下交通事件特征43-44
• 3.3.4 溫度對(duì)交通事件特征影響對(duì)比分析44-45
• 3.4 能見度對(duì)交通事件特征影響分析45-49
• 3.4.1 低能見度條件下交通事件特征46-47
• 3.4.2 高能見度條件下交通事件特征47-48
• 3.4.3 能見度對(duì)交通事件特征影響分析48-49
• 3.5 基于ER算法的交通事件特征分析49-52
• 3.5.1 交通事件特征評(píng)估指標(biāo)體系49-50
• 3.5.2 交通事件特征評(píng)估等級(jí)50-51
• 3.5.3 基于ER算法的交通事件特征評(píng)估51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第四章 基于ER算法的交通事件檢測(cè)算法設(shè)計(jì)53-65
• 4.1 多條件影響的多參數(shù)判別算法53-55
• 4.1.1 多條件下事件特征影響因子53
• 4.1.2 基于ER算法的多參數(shù)判別算法構(gòu)建53-55
• 4.2 多條件影響的貝葉斯網(wǎng)事件檢測(cè)算法55-58
• 4.2.1 貝葉斯網(wǎng)的概念55
• 4.2.2 基于ER算法的事件檢測(cè)貝葉斯網(wǎng)的構(gòu)建55-57
• 4.2.3 貝葉斯網(wǎng)算法的推理方法57
• 4.2.4 貝葉斯網(wǎng)算法的報(bào)警設(shè)置57-58
• 4.3 多條件影響的SVM事件檢測(cè)算法58-62
• 4.3.1 SVM基本理論58-60
• 4.3.2 基于SVM事件檢測(cè)算法設(shè)計(jì)60-61
• 4.3.3 基于ER算法的特征向量選取61-62
• 4.4 基于ER算法的事件檢測(cè)算法62-64
• 4.4.1 算法的評(píng)估指標(biāo)體系62
• 4.4.2 算法的評(píng)估等級(jí)62-63
• 4.4.3 基于ER算法的事件檢測(cè)框架63-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 基于ER算法的交通事件檢測(cè)實(shí)證分析65-75
• 5.1 實(shí)際數(shù)據(jù)的獲取65-66
• 5.1.1 交通參數(shù)數(shù)據(jù)集的獲取65-66
• 5.1.2 條件特征數(shù)據(jù)集66
• 5.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理66-69
• 5.2.1 數(shù)據(jù)的小波去噪67
• 5.2.2 Matlab小波去噪方法67-69
• 5.2.3 數(shù)據(jù)的歸一化69
• 5.3 算法試驗(yàn)結(jié)果及分析69-74
• 5.3.1 仿真試驗(yàn)69-70
• 5.3.2 仿真結(jié)果及分析70-73
• 5.3.3 算法檢測(cè)性能評(píng)價(jià)73-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 主要研究成果總結(jié)75-76
• 6.2 研究展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況82

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