城市路网交通状态判别方法研究.pdf
本文从模式识别的角度,将路网交通状态判别转化为状态信息归类问题.首先,运用AdaBoost方法和SVM方法作为路网交通状态分类器的训练学习方法,提高了AdaBoost方法和SVM方法的多分类性能.随后,借助有向无环图(DAG)搭建路网交通状态判别器.通过训练和判别两个阶段,实现对城市交通状态信息的有效判别,为治理交通拥堵提供可靠信息.
作者：邢茹茹 蔡晓禹 杨涛
作者单位：重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆400074上汽依维柯红岩商用车有限公司,重庆401122
母体文献：第十五届中国智能交通年会论文集
会议名称：第十五届中国智能交通年会
会议时间：2020年11月1日
会议地点：深圳
主办单位：中国智能交通协会
语种：chi
分类号：U49TP3
关键词：城市路网 交通状态判别 AdaBoost方法 支持向量机 有向无环图
在线出版日期：2021年3月31日
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