广东省自然科学基金(06029813)
- 作品数：8 被引量：65H指数：4
- 相关作者：刘智勇董超俊赵晓芳李水友孙青更多>>
- 相关机构：五邑大学更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省高等学校自然科学研究重点项目江门市科技计划项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测被引量：9
- 2008年
- 根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。
- 刘智勇赵晓芳
- 关键词：交通工程高速公路径向基函数
- 城市交通感应控制综述被引量：19
- 2006年
- 城市交通感应信号控制是一种重要的交通信号控制方法,目前被国内外许多中小城市广泛应用。简略介绍了传统的感应控制方法,重点论述了基于绿时有效利用率的感应控制、基于模糊控制和绿时有效利用率的全感应控制、具有相序优化功能的全感应控制等几种改进的感应控制算法的基本原理、控制过程及线圈安装位置,分析了各种感应控制方法的延时策略。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,最后对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。
- 李水友刘智勇
- 关键词：城市交通控制复合控制
- 城市交通信号的在线强化学习控制
- 城市交通信号控制系统具有非线性、模糊性、自组织性和不确定性等特征,传统的建模和控制方法难以取得理想的效果,人工智能方法提供了解决问题的新途径。针对交通信号控制系统的特点,提出了基于Dyna-Q强化学习的在线控制算法,利用...
- 刘智勇
- 关键词：智能体
- 文献传递
- 一种新的道路背景提取及更新算法
- 2008年
- 提出一种新的基于颜色模式的道路背景提取及更新算法。通过计算一段时间内视频图像的颜色模式来提取背景图像。为了避免了环境光的扰动对背景图像的影响,引入量化后的颜色模式的计算公式,增强了算法的鲁棒性。通过计算当前图像和背景图像以及上一帧图像的差分,得到不变区域更新背景。实验表明,本算法对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。
- 刘浩董超俊刘智勇
- 基于支持向量数据描述的高速公路事件检测被引量：3
- 2008年
- 提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)算法的快速事件检测方法。该算法把有事件样本和无事件样本分别用全体样本优化的SVDD算法进行优化。但每次只对那些对超球体边界有影响的数据进行优化。该方法既保留了全体样本优化SVDD算法的优点,又达到加快训练速度的目的。采用I-880数据库中实际交通的历史数据进行实验,并与全体样本优化SVDD实验结果相比较。实验证明该分类方法能够获得较高检测率和较低的误报率,且需要较短的训练时间,表明了所给方法的有效性和可行性。
- 赵晓芳刘智勇
- 关键词：SVDD
- 基于Q学习的区域交通控制方法被引量：3
- 2008年
- 利用Q学习优化整个区域的周期,把区域按重要程度划分为若干干线并编排顺序,按顺序对各干线相邻两路口协调相位间的相对相位差用Q学习进行优化,按同样顺序依次确定各路口的绿信比,并结合优化得到的相对相位差确定绝对相位差.TSIS仿真结果表明,相比定时控制方法,此方法能明显提高交通效率.
- 董友球刘智勇
- 关键词：区域交通控制干线Q学习智能体
- 基于核函数的混沌交通流预测被引量：1
- 2008年
- 采用一种基于核函数的局域线性预测算法进行城市短时交通流预测.在对混沌时间序列进行重构的基础上,利用径向基核函数将相空间中邻近点投影到更高维的核空间,然后在核空间中用线性自适应算法对时间序列进行预测,现场数据的试算结果表明,该方法能有效提高短时交通流的预测精度.
- 伍自力刘智勇
- 关键词：短时交通流相空间重构核函数
- 基于朴素贝叶斯分类模型的车型识别方法被引量：6
- 2008年
- 提出一种基于朴素贝叶斯分类模型的车辆分类方法,采用车辆的实际特征数据长度和宽度作为训练样本,离线训练朴素贝叶斯分类模型,同时利于CCD摄像机采集道路车辆图像,提取车辆轮廓曲线外接矩形的长度和宽度作为测试样本,通过离线训练获得的分类器,对车辆类型进行识别.仿真试验证明,朴素贝叶斯分类模型具有较高的分类性能,在同等训练和测试条件下,可以获得比BP神经网络分类器优越的分类效果.
- 孙青刘智勇
- 关键词：特征提取车型识别朴素贝叶斯
- 多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用被引量：25
- 2007年
- 研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。
- 董超俊刘智勇
- 关键词：混沌神经网络混沌神经元交通量
