基于突变强度的交通事件自动检测算法

论文摘要

为设计1种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法,基于突变强度理论,分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征,得出事件时段,交通参数突变强度值较大.本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1种快速路AID算法.新算法与3种AID算法对比得出:新算法检测率高(100.00%),误检率低(5.75%);与横向时间序列相比,纵向时间序列数据稳定性更好;参数数量的增加可提高检测率.新算法适用于各种流量,在低峰检测率为100.00%,误检率为0,检测效果最佳;高峰时段保持100.00%高检测率,误检率为5.66%,误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.

论文目录

• 0 引言
• 1 数据来源与预处理
• 2 理论基础
•   2.1 时间序列分类及各类时间序列的稳定性分析
•   2.2 交通事件序列变化特征
•   2.3 突变强度
•   2.4 基于纵向时间序列的突变强度理论
• 3 模型建立
•   3.1 参数选取
•   3.2 LTS-MS交通事件自动检测算法
•   3.3 确定阈值
• 4 LTS-MS算法验证
•   4.1 检测效果对比验证
•   4.2 不同流量情况下的检测效果对比验证
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李红伟,姜桂艳,李素兰,朱宏伟

关键词: 智能交通,交通事件自动检测算法,纵向时间序列,突变强度,快速路

来源: 交通运输系统工程与信息 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 河海大学土木与交通学院,宁波大学海运学院宁波港航物流服务体系协同创新中心,新疆理工学院,国家道路交通管理工程技术研究中心宁波大学分中心,现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,武汉理工大学交通学院,武汉市交通科学研究所

基金: 国家自然科学基金(71501061),江苏省自然科学基金(BK20150821),湖北省交通运输科技项目(2017-538-3-3)~~

分类号: U495

DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2019.05.009

页码: 59-65

总页数: 7

文件大小: 1738K

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