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回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出一种新的交通模式识别方法：即从多层前向人工神经网络角度建立模型．运用BP算法予以实现，获取交通流参数的残差。再应用支持向量机良好的分类性能将残差所预示的交通模式予以分类，并与传统BP算法进行比较之后，发现此方法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点。
基于BP神经网络与支持向量机的高速公路交通模式识别
【摘 要】
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回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出一种新的交通模式识别方法：即从多层前向人工神经网络角度建立模型．运用BP算法予以实现，获取交通流参数的残差。再应用支持向量机良好的分
【机 构】
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成都电子机械高等专科学校电子与电气系
【出 处】
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科技信息(科学教研)
【发表日期】
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2007年34期
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