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针对智能交通系统的开发,结合交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法与RBF神经网络建立交通流状态辨识组合算法。利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行RBF网络输入参数设计,进而通过RBF网络进行交通流状态突变的辨识。交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法进行了离线测试。与传统算法的性能比较结果表明：组合算法在交通流状态突变辨识方面具有良好的性能。