基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

摘要：

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题.分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构.采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率.仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景.

关键词：交通工程、高速公路、径向基函数、事件检测

所属期刊栏目：25

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：广东省自然科学基金项目06029813;广东省高等学校自然科学重点研究项目05z025

在线出版日期：2008-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：119-122,130