摘要：一种融合SVM与BP神经网络的城市道路交通状态检测方法，包括以下步骤：1)交通特征参数包括车辆平均速度ν(m/s)、车流量f(veh/s)、时间占有率s、行程时间t(s)；实时监测路段的交通特征参数，并提取交通特征参数，得到测试样本集；2)将测试样本集输入SVM1-SVM2/BP的两层级联分类器，包括以下处理过程：2.1)运用SVM1训练函数分别进行训练后和测试集样本数据一起被输入到SVM1分类函数中，判定是否属于畅通状态，如果是，则判定当前状态为畅通状态，如果否，则进入2.2)；2.2)对测试样本集进行第二层的SVM2与BP网络分类器的投票融合分类，判定属于繁忙状态和拥堵状态。本发明能有效提高准确性。
- 专利类型发明专利
- 申请人银江股份有限公司;
- 发明人韩露莎;王辉;彭宏;孟利民;裘加林;张标标;沈益峰;杜克林;
- 地址310030 浙江省杭州市西湖区西湖科技经济园西园八路2号银江软件园
- 申请号CN201210204956.4
- 申请时间2012年06月19日
- 申请公布号CN102737508A
- 申请公布时间2012年10月17日
- 分类号G08G1/01(2006.01)I;G08G1/052(2006.01)I;
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