首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于朴素贝叶斯分类的高速公路交通事件检测
引用本文:张轮,杨文臣,刘拓,施奕骋.基于朴素贝叶斯分类的高速公路交通事件检测[J].同济大学学报(自然科学版),2014,42(4):0558-0563.
作者姓名:张轮  杨文臣  刘拓  施奕骋
作者单位:同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804;同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804;同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804;同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804
基金项目:国家自然科学基金(50408034);上海市创新基金项目(11ZZ27)
摘    要:提出一种基于朴素贝叶斯分类的高速公路非重现交通事件检测算法.将交通事件的检测看作是0-1分类问题,采用交通波动理论建立交通事件的特征属性概念模型,并利用分段离散化的方法将连续特征变量转换为离散特征变量,设计基于朴素贝叶斯算法的交通事件分类器.以典型高速公路的一条路段进行VISSIM仿真试验.结果表明:该算法的检测率高,且在高强度状况下,算法鲁棒性良好,适用于高速公路交通事件检测系统.

关 键 词:交通事件  朴素贝叶斯  特征离散  模式识别  高速公路运营
收稿时间:2013/5/21 0:00:00
修稿时间:2013/6/28 0:00:00

A Naive Bayesian Classifier based Algorithm for Freeway Traffic Incident Detection
ZHANG Lun,YANG Wenchen,LIU Tuo and SHI Yicheng.A Naive Bayesian Classifier based Algorithm for Freeway Traffic Incident Detection[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2014,42(4):0558-0563.
Authors:ZHANG Lun  YANG Wenchen  LIU Tuo and SHI Yicheng
Institution:Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China;Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China;Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China;Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China
Abstract:
Keywords:traffic incident  naive Bayesian  characteristic discretization  pattern recognition  freeway operation
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF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