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为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数相关向量机模型。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测参数进行实验验证和对比分析。研究结果表明：关键变量筛选可以有效提高交通事件检测的精度,组合核函数相关向量机模型也明显优于单一核函数相关向量机模型和支持向量机模型。