基于Boosting算法和RBF神经网络的交通事件检测

党长青; 张景辉; 沈志远

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基于Boosting算法和RBF神经网络的交通事件检测

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提出一种新颖的基于Boosting RBF神经网络的交通事件检测方法.对Boosting算法进行改进,采用更有效的参数求解方法,即弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.以上下游的流量和占有率作为特征,将RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成.最后运用Matlab进行了仿真分析,结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测.

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来源
《计算机应用》 |2007年第12期|3105-3107|共3页
作者
党长青; 张景辉; 沈志远;
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作者单位

唐山学院;

信息工程二系;

河北;

唐山;

063020;

唐山学院;

信息工程二系;

河北;

唐山;

063020;

唐山学院;

信息工程二系;

河北;

唐山;

063020;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
交通事件检测; Boosting方法; RBF神经网络;

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