基于PCA?GA?SVM算法的高速公路拥堵识别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201710350149.6
申 请 日：20170518
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044重庆市沙坪坝区正街174号
公 开 日：20170808
公 开 号：CN107025468A
代 理 人：武君
代理机构：北京汇泽知识产权代理有限公司11228
摘 要：本发明公开了一种基于PCA?GA?SVM算法的高速公路拥堵识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取固定车检器数据，并对固定车检器数据进行预处理；步骤2：选取拥堵判别SVM算法特征向量：步骤21：选取训练样本的特征向量；步骤22：利用PCA对初始特征参数进行加权降维处理；步骤3：训练拥堵判别SVM算法参数：步骤31：选取SVM算法核函数；步骤32：利用遗传算法优化核函数参数；步骤4：拥堵状态判别：根据交通事件的严重程度分为无事件状态、轻度拥堵状态和严重拥堵状态；采用“一对一”算法，组合两个二分类器构造SVM多分类器来得到判别结果，将二分类器问题延伸到处理多分类问题。可实现对交通状态分类性能的改善，帮助健全高速公路监控和管理系统。??全部
主 权 项：一种基于PCA?GA?SVM算法的高速公路拥堵识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取固定车检器数据，并对固定车检器数据进行预处理；步骤2：选取拥堵判别SVM算法特征向量步骤21：选取训练样本的特征向量；步骤22：利用PCA对初始特征参数进行加权降维处理；步骤3：训练拥堵判别SVM算法参数步骤31：选取SVM算法核函数；步骤32：利用遗传算法优化核函数参数；步骤4：拥堵状态判别：根据交通事件的严重程度分为无事件状态、轻度拥堵状态和严重拥堵状态；采用“一对一”算法，组合两个二分类器构造SVM多分类器来得到判别结果，将二分类器问题延伸到处理多分类问题。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I