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中国安全科学学报

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基于支持向量机的高速公路事件检测

覃频频   

  1. 西南交通大学交通运输学院,成都,610031;广西大学机械工程学院,南宁,530004
  • 出版日期:2007-01-20 发布日期:2007-01-25

Incident Detection on Highway Based on Support Vector Machines

  • Online:2007-01-20 Published:2007-01-25

摘要: 针对交通领域中的事件检测(无事件模式和事件模式)模式识别问题,描述了支持向量机(SVM)支持的基本方法,建立了基于线性(linear function)、多项式(polynomial function)和径向基(radial basis function)3种核函数的事件检测SVM模型.采用高速公路路段I-880线圈数据集和事件数据集验证模型,结果发现:无论对于向北、向南或混合方向的事件检测,在3个SVM模型中,SVM(P)检测效果最好,SVM(L)最差.SVM算法具有避免局部最小,实现全局最优化,更好的泛化效果的优点,是高速公路事件检测的一种很有潜力的算法.

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