吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (02): 412-0416.
魏丽英1,夏明1,田春林2
WEI Li-ying1,XIA Ming1,TIAN Chun-lin2
摘要:
基于具有自组织功能的学习矢量量化(LVQ)神经网络设计了城市快速路异常事件的自动检测算法,提出分车道检测的构想。研究了原始数据筛选、输入向量模式、神经元个数及检测时段等参数的选择。基于小波分析技术对原始数据的高频噪声进行滤波,引入长车流量作为输入参数,并对比了引入前后的检测效果。选用加利福尼亚算法作为评价的参考依据,对其执行过程和门限值的选择进行了研究。
中图分类号:
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