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事件检测概率神经网络模型的建立与验证
被引量：
2
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作者
覃频频
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2006年第4期70-74,共5页
在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型.采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前...
在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型.采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前向神经网络(MLF)模型的结果,发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测,PNN模型的检测率(DR)比MLF模型高;平均检测时间(MTTD)比MLF模型短;但误报率(FAR)较高.概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法,其在理论基础、算法和学习速度等方面比多层前向神经网络具有优势.
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关键词
事件检测
概率神经网络
多层前向神经网络
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职称材料
题名
事件检测概率神经网络模型的建立与验证
被引量：
2
1
作者
覃频频
机构
西南交通大学交通运输学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2006年第4期70-74,共5页
文摘
在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型.采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前向神经网络(MLF)模型的结果,发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测,PNN模型的检测率(DR)比MLF模型高;平均检测时间(MTTD)比MLF模型短;但误报率(FAR)较高.概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法,其在理论基础、算法和学习速度等方面比多层前向神经网络具有优势.
关键词
事件检测
概率神经网络
多层前向神经网络
Keywords
incident detection
PNN（probabilistic
neural
network）
mlf（multi-layer feed-forward neural network）
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
事件检测概率神经网络模型的建立与验证
覃频频
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2006
2
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