基于遗传算法的交通事件检测研究

【作者】 樊小红；

【导师】 荆便顺；

【作者基本信息】 长安大学 ， 运输自动化与控制， 2002， 硕士

【摘要】 本文应用遗传算法，充分发挥其全局搜索、隐含并行的特点，研究高速公路异常事件自动检测算法的参数优化问题。结合一条高速公路的实测数据，首先用自适应遗传算法优化加利福尼亚算法中的门限参数，得出适于不同目标需求的参数最佳取值；其次，应用基于实数编码的遗传算法训练神经网络事件检测的权值，建立遗传神经网络事件检测模型；最后，对上述两种算法进行有效性检验。研究结果表明两种算法能较好地优化事件检测的参数，提高了事件检测的效率。本文的两种方法具有普遍性，可移植到其它路段。更多还原

【Abstract】 This paper studies two methods of optimizing parameters of automatic detection for traffic incidents by using global search and implicit parallel of genetic algorithm .On the account of measured data of a real freeway. Firstly, the variables of California algorithm are optimized by using the Adaptive Genetic algorithm. Secondly, genetic algorithm based on real code is used to train the weigh value of artificial neural network for incident detection. Last, the testification of algorithm validation was undertaken. Research results indicate that genetic algorithm can optimize parameters of traffic incident detection well, and improve the efficiency of incident detection greatly.更多还原