交通事件檢測California算法的改進及參數自整定研究.pdf

1、交通事件檢測算法是把握道路異常運行狀態(tài)、進行高速公路運營管理的前提和關鍵技術。其中California算法作為最早出現的交通事件檢測算法，能在一定程度上較好地描述交通流實際運行狀態(tài)，但在復雜場景中算法的誤報警率還較高，并且當外界環(huán)境變化時算法的自適應性差。因此解決這些問題對改善交通事件檢測效果和幫助提高高速公路管理水平具有重要的理論和實際意義。
　　論文針對上述問題，以California算法為研究對象，通過分析算法檢測特性改進算

2、法模型，降低誤報警率。進而提出一種基于智能算法的參數自整定方法，在此基礎上設計一種檢測靈敏度系數，并探討了一種基于事件檢測性能的自整定條件，改善算法自適應性。主要研究內容包括：
　　① California算法及模型改進。本文首先對交通事件檢測California算法的原理和基本流程進行描述，并總結現階段California算法的改進現狀，通過實驗對現有的 California算法模型進行分析和進一步改進，提出了一種改進的多參數C

3、alifornia算法。
　?、?California算法及改進模型參數自整定。針對現有的研究趨勢及缺陷，本文比較分析現有的智能學習算法，提出了一種基于智能算法的California算法參數自整定方法，離線和在線調整算法參數；同時為了幫助建立更高效的救援減少資源浪費，在自整定基礎上提出一種檢測靈敏度系數，調整誤報率與漏報率之間的平衡，為管理者提供主觀調節(jié)的使用參考。
　?、刍谑录z測性能的自整定條件研究。針對Califor

4、nia算法參數自整定方法在整定過程中遇到的自整定條件設置問題，本文提出一種基于事件檢測性能的自整定條件，在考慮時空影響因素的基礎上，通過利用多元統計分析的方法，建立了基于事件檢測性能的自整定條件模型。
　?、軈底哉ǚ椒▽嵗治?。將參數自整定方法加入California算法和本文改進的算法中，并運用于渝武高速公路部分路段上進行實例分析。針對多條路段多時間段，當外界環(huán)境發(fā)生變化時，本文提出的方法可以在一定時間內檢測到算法性能變差，