【摘 要】
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交通事件检测算法是交通事件检测的核心,传统的快速路交通事件检测算法存在检测准确率低、检测时间长和灵活性差等问题,无法满足海量、高维、多源交通数据背景下快速路交通事件检测的需要。集成学习是机器学习的热点方向,其结合多个性能较好的基分类器进行学习训练,能高效准确地处理海量、多维数据,有效提升分类检测算法的性能。因此,本文以杭州市快速路实地获取的固定检测器数据与移动检测器数据为基础,展开了基于集成学习的
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交通事件检测算法是交通事件检测的核心,传统的快速路交通事件检测算法存在检测准确率低、检测时间长和灵活性差等问题,无法满足海量、高维、多源交通数据背景下快速路交通事件检测的需要。集成学习是机器学习的热点方向,其结合多个性能较好的基分类器进行学习训练,能高效准确地处理海量、多维数据,有效提升分类检测算法的性能。因此,本文以杭州市快速路实地获取的固定检测器数据与移动检测器数据为基础,展开了基于集成学习的快速路交通事件检测算法研究。首先,以交通流理论为基础,分析事件发生下路段交通流参数特性,确定了路段上下游获取地交通流实测参数、预测参数及其组合可以作为事件检测算法的输入变量。针对交通参数组合可能存在冗余特征变量过多问题,提出了基于RF和GBDT事件检测变量选择算法,选择事件检测特征变量。其次,研究集成学习理论,比较各集成学习算法在分类检测问题中的应用特点,提出了基于IPSO-XGboost单源数据快速路事件检测算法。再次,以单源数据事件检测算法为基础,分析多源交通数据特性,利用GA优化BP神经网络融合事件检测数据,设计了一种基于LightGBM的多源数据事件检测算法,用于海量多源数据下城市快速路事件检测。最后,对本文建立单源数据和多源数据的事件检测算法分别进行性能测试实验,并在相同条件下,分别与RF、GBDT、Adboost、BPNN、SVM和KELM等常用的事件检测算法进行性能比较分析。结果表明,在事件误报率、事件检测率和算法平均检测时间等方面,本文建立单源数据和多源数据的事件检测算法均优于同条件下其他事件检测算法。其中,基于LightGBM的多源数据事件检测算法的误报率最低、准确率最高和检测时间较短,事件检测的效果最好。
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