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利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,本文提出了基于LVQ神经网络的交通拥挤自动判别方法.该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的及时疏散提供准确的道路信息.仿真结果表明,该算法比传统的检测方法具有更高的检测率和较低的误报率,能够对道路交通状况进行自动检测,具有一定的现实意义.
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福建电脑
ISSN： 1673-2782
CN： 35-1115/TP
Year： 2007
Issue： 1
Page： 7-8
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