| 【中文题名】 | 基于动态神经网络的交通事件检测算法 |
| 【英文题名】 | Dynamic Neural Network Algorithm for Traffic Incidents Detection |
| 【学科专业】 | 系统工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-5-6 |
| 【中关键词】 | 智能交通系统,交通事件检测算法,动态神经网络,状态估计,动态性, |
| 【英关键词】 | Intelligent Transportation System （ITS）,Automatic Incident detection algorithm（AID）,dynamic neural network,states estimation, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
智能交通系统越来越引起人们的重视，它的发展对人们的日常生活，社会的进步，经济的发展起着重要的作用。交通事件检测系统作为智能交通系统的重要组成部分，更起着举足轻重的作用，它可以迅速检测和处理道路上发生的交通事件，减少由于交通事件所带来的人员伤亡、财产损失等影响，避免二次事件的发生，节约能源，减少污染。交通事件检测算法作为交通事件检测系统的核心内容，它的发展具有非常重要的意义。
本文从交通流的基本特点，交通事件检测的根本要求出发，在对国内外现有研究成果及技术进行系统总结及把握的基础上，对交通事件检测中涉及的技术和理论进行了深入研究，并结合实际，对若干应用问题进行了有益的探索。
本文的主要内容包括：
1) 对智能交通系统产生的原因和发展的过程进行了较为详细的分析与阐述，系统论述了智能交通系统及其主要组成部分交事件检测系统的结构和发展的现状，对现有的研究成果进行了分析与评述，并指出了理论研究与实际应用中存在的困难和一些亟代解决的问题；
2) 提出了应用动态神经网络进行事件检测的方法，并对神经网络的理论进行的分析和阐述，提出了检测算法的基本原理，即利用... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
6-7 |
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英文摘要 |
7-8 |
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致谢 |
8-9 |
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第一章 绪论 |
9-23 |
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1．1 智能交通系统简介 |
9-13 |
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1．1．1 ITS主要功能子系统 |
10-13 |
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1．2 交通事件检测系统简介 |
13-21 |
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1．2．1 交通事件检测系统 |
13-14 |
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1．2．2 数据采集 |
14-16 |
|
1．2．3 交通事件检测算法 |
16-21 |
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1．2．4 交通事件处理 |
21 |
|
1．3 本文主要研究内容 |
21-23 |
|
第二章 基于神经网络的事件检测算法 |
23-34 |
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2．1 基于状态估计的故障诊断方法 |
23-25 |
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2．1．1 状态估计 |
23-24 |
|
2．1．2 故障诊断 |
24-25 |
|
2．2 神经网络理论 |
25-33 |
|
2．2．1 神经网络发展历史 |
26-27 |
|
2．2．2 神经网络模型 |
27-30 |
|
2．2．3 神经网络的学习方法 |
30-33 |
|
2．3 本章小结 |
33-34 |
|
第三章 基于动态神经网络的状态估计 |
34-47 |
|
3．1 交通流模型 |
34-35 |
|
3．2 动态神经网络结构 |
35-38 |
|
3．3 网络学习算法 |
38-46 |
|
3．3．1 BP学习算法 |
38-44 |
|
3．3．2 改进的BP算法 |
44-46 |
|
3．4 本章小结 |
46-47 |
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第四章 仿真及事件检测 |
47-55 |
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4．1 网络设计分析 |
47-49 |
|
4．2 模型仿真 |
49-52 |
|
4．3 事件检测 |
52-53 |
|
4．4 检测算法的性能指标 |
53-54 |
|
4．5 本章小结 |
54-55 |
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第五章 总结与展望 |
55-57 |
|
参考文献 |
57-60 |
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作者攻读硕士学位期间完成的论文 |
60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386708 |
