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文檔簡介
1、隨著我國道路交通量的不斷增長,交通安全、交通擁堵以及環(huán)境污染成為我國道路交通的主要問題。智能交通系統(tǒng)作為解決這些問題的重要手段而得到了廣泛的發(fā)展。交通事件檢測(cè)則是智能交通系統(tǒng)的核心并且直接影響智能交通系統(tǒng)的發(fā)展。因此,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、快速的交通事件檢測(cè)方法的研究具有重大意義。
本論文的主要研究內(nèi)容和成果如下:
(1)根據(jù)低階非線性變換具有可以提高輸入信號(hào)的信噪比,降低異常數(shù)據(jù)的影響,提高噪聲與信號(hào)的分辨率的作用,將低階非
2、線性變換應(yīng)用到交通流的預(yù)測(cè)當(dāng)中,包括自回歸模型、移動(dòng)平均模型、指數(shù)平滑模型和方差倒數(shù)法、簡單平均法的組合預(yù)測(cè)模型,通過交通流數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明低階非線性變換可以提高直接預(yù)測(cè)和組合預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。
(2)將低階對(duì)數(shù)變換應(yīng)用到小波去噪領(lǐng)域,通過交通流去噪的實(shí)驗(yàn),對(duì)比無低階對(duì)數(shù)變換的小波去噪的效果和低階對(duì)數(shù)變換對(duì)小波去噪的效果,證明低階對(duì)數(shù)變換可以降低異常數(shù)據(jù)對(duì)小波去噪的影響。
(3)在基于預(yù)測(cè)偏差的交通事件檢測(cè)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)
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