95、交通、混沌序列与地震信号处理的神经网络应用

交通、混沌序列与地震信号处理的神经网络应用

1. 高速公路交通事件检测算法

1.1 算法概述

有一种基于BP网络和SOM网络的高速公路交通事件检测算法，该算法不仅能检测交通事件，还能判断由交通事件引起的意外拥堵级别。通过观察SOM神经元格中获胜神经元的运行轨迹，还可实时追踪高速公路的交通状态。

1.2 仿真设定

考虑一条1800米的高速公路，将其分为3个路段，每个路段长600米，第一和第二个路段设有上匝道和下匝道。假设该高速公路的交通流模型由公式(4) - (7)表示，且每个路段具有相同的模型参数：
- $\Delta k_m = 0.5$
- $\alpha = 0.95$
- $T_s = 12$
- $\xi = 1$
- $\tau = 19.4$
- $\lambda = 1 veh/km$
- $\gamma_2 = 34.7 km/h$
- $v_f = 98 km/h$
- $b = 3$
- $\rho_{cr} = 32 veh/km$

此研究聚焦于第二个路段的交通检测。

1.3 具体步骤

1.3.1 获取基于BP神经网络的交通流模型

使用交通流解析模型（公式(4) - (7)）生成样本数据，并用这些数据训练BP神经网络，从而得到基于BP神经网络的交通流模型。

1.3.2 获取残差向量序列

为训练SOM模型，需要正常交通状态和事件交通状态的残差向量序列。
- 正常交通状态残差