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针对交通领域中的事件检测（无事件模式和有事件模式）模式识剐问题，描述了支持向量机（SVM）的基本方法，建立了基于线性（1inear function）、多项式（polynomial funotion）和径向基（radialbasisfunction）3种核函数的事件检测SVM模型，并与PNN、MLF模型进行了理论比较。采用1-880线圈数据集和事件数据集建立并验证SVM、PNN和MLF模型，结果发现：无论对于向北、向南或混合方向的事件检测，SVM模型的检测率（DR）、误报率（FAR）和平均检测时间（MTT