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面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合
面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合
来源 :交通科技与经济 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ppp9904140
【摘 要】
:
为了满足不同服务对象对交通检测率和误判率的不同要求,在分析交通参与者与管理者的算法融合需求的基础上,提出对不同服务对象应选择不同的信任级别。利用前向神经网络和概率神
【作 者】
:
李家伟
于忠霞
【机 构】
:
西南交通大学交通运输学院,西南交通大学物流学院
【出 处】
:
交通科技与经济
【发表日期】
:
2008年3期
【关键词】
:
服务对象
拥挤识别
表决融合
道路交通
object
congestion identification
voting fusion
road traff
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为了满足不同服务对象对交通检测率和误判率的不同要求,在分析交通参与者与管理者的算法融合需求的基础上,提出对不同服务对象应选择不同的信任级别。利用前向神经网络和概率神经网络分别对不同的服务对象进行算法表决融合,计算结果表明这样可以实现交通参与者对高检测率、交通管理者对低误判率的不同要求。
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