【摘 要】
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准确评估高速公路重要路段交通通行状态,对高速公路区间交通态势进行预测,对高速公路管理具有重要意义.本文选取了交通流平均速度、交通流密度、平均驶出时间3个交通流参数作为因素指标对交通态势进行综合预测.通过多目标粒子群算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对支持向量回归法(Support Vector Regression,SVR)进行优化,得到精度更为准确的因素指标.基于此算法提出了高速公路区间交通态势预测系统架构,针对不同的高速公路业务场
【机 构】
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准确评估高速公路重要路段交通通行状态,对高速公路区间交通态势进行预测,对高速公路管理具有重要意义.本文选取了交通流平均速度、交通流密度、平均驶出时间3个交通流参数作为因素指标对交通态势进行综合预测.通过多目标粒子群算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对支持向量回归法(Support Vector Regression,SVR)进行优化,得到精度更为准确的因素指标.基于此算法提出了高速公路区间交通态势预测系统架构,针对不同的高速公路业务场景对系统预测精度进行了验证.实验结果表明,该算法能够较好地检测高速公路重要路段通行压力、收费广场处理速度等,对路面拥堵情况等态势进行及时准确预测,具有较好的应用价值.
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视频监控系统是高速路网中的重点支撑系统,是实现道路感知的重要手段.本文针对高速公路传统视频事件检测器精准度较低的问题,通过研究前沿人工智能技术,将神经网络算法模型与高速公路实际环境相结合,配合多目标跟踪算法,实现高速公路敏感事件的精准检测与跟踪,从而为高速行车安全提供有力支持.
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