基于支持向量機的高速公路事件檢測算法.pdf

1、高速公路事件的發(fā)生是不可預測的，為快速準確的感知公路是否有事件發(fā)生，事件發(fā)生的地點及險害程度等，以便及時救助，減少損失，排除事件對公路通行能力的影響，高速公路事件檢測算法的研究已成為智能交通系統(tǒng)領域的研究熱點，它對提高高速公路的交通管理效率、改善交通管理效果具有重要的意義。 從高速公路交通流的特點出發(fā)，根據(jù)事件檢測的基本原理，在分析經典高速公路事件檢測算法優(yōu)缺點的基礎上，對基于支持向量機(Support Vector Machi

2、ne，SVM)的高速公路事件檢測算法進行研究。 在介紹支持向量機基本原理的同時，重點討論最優(yōu)分類面、線性可分SVM、線性不可分SVM、非線性可分SVM以及分類常用的核函數(shù)。給出基于SVM的事件檢測算法的工作步驟，設計算法的輸入向量。并采用加州I-880數(shù)據(jù)庫，設計4個實驗，在每個實驗中分別設計了基于線性不可分SVM、高斯徑向基核函數(shù)、雙曲線正切核函數(shù)的事件檢測算法，驗證了算法的有效性和可移植性。 不同的SVM模型、不同的