通过交通流模型研究了城市道路交通拥挤对交通参数的影响,以交通异常事件检测为研究目标,从交通拥挤对于交通出行的影响出发;参考BP神经网络的全局逼近特点,使用NARMA模型改进的BP神经网络算法进行交通异常事件检测的研究;使用MATLAB进行了仿真验证了网络的性能,结果表明NARMA模型改进的交通事件检测的误报率为1.54%、检测率为96.92%、平均检测时间为0.42 min,可有效地反映交通事件发生的本质特征。
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