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高速公路交通事件的自动检测(AID)算法有很多种类,其中典型的算法主要有加利福尼亚算法、McMaster算法、标准正常偏差算法以及指数平滑算法等等.该文在讲述检测算法一般原理和评价标准的基础上,针对上述几种主要经典算法进行了系统研究和综合评价,并以SNN为基础,提出了一种基于ANN技术的交通事件检测算法,这种算法极大地简化了交通建模问题,直接采用交通流数据训练神经网络,然后将其用于高速公路交通事件的自动检测.通过与经典的交通事件自动检测算法进行比较,可以看出神经网络算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点.