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城市路网交通状态判别方法研究

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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.

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来源
《第十五届中国智能交通年会》|2020年|271-280|共10页
会议地点深圳
作者
Xing Ruru; 邢茹茹; Cai Xiaoyu; 蔡晓禹; Yang Tao; 杨涛;
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作者单位

中国智能交通协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.115;
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;

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