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在对概率神经网络（PNN）的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上，建立了用于识别两类事件模式（无事件模式和有事件模式）的事件检测PNN模型．采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型，通过比较PNN模型与多层前向神经网络（MLF）模型的结果，发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测，PNN模型的检测率（DR）比MLF模型高；平均检测时间（MTTD）比MLF模型短；但误报率（FAR）较高．概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法，其在理论基础、算法和学习速度等方面比多