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从公路隧道事件及其自身特点出发，依据人工神经网络这一强大的无模型模式分类器，采用人工神经网络算法建立动态概率神经网络（DPNN）事件检测模型：模型采用的输入指标不是单独的交通流参数，而是几个参数的组合，充分利用交通数据中包含的交通事件信息，大大提高算法的性能。
基于动态概率神经网络的公路交通事件检测算法
【摘 要】
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从公路隧道事件及其自身特点出发，依据人工神经网络这一强大的无模型模式分类器，采用人工神经网络算法建立动态概率神经网络（DPNN）事件检测模型：模型采用的输入指标不是单独的交通
【机 构】
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陕西交通职业技术学院信息工程系
【出 处】
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公路交通技术
【发表日期】
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2008年3期
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袁正宏（1966-）医学博士学位，研究员，教授，博士生导师，1985年南通工学院获学士学位，1988年获南通医学院微生物与免疫学硕士学位，1993年获上海医科大学博士学位。