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The 3d mcmaster algorithm for Traffic Congestion detection 32

The 3D McMaster Algorithm for Traffic Congestion Detection

引用

32nd Chinese Control And decision Conference (CCdC)

作者： Liu, Tingrang Zhao, Min Chongqing Univ Coll Automat Chongqing 400044 Peoples R China Chongqing Univ Minist Educ Key Lab Dependable Serv Comp Cyber Phys Soc Chongqing 400044 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781728158556

Traffic congestion detection is a key issue in the research of intelligent transportation system (ITS). mcmaster algorithm, one of the most classical single-station congestion detection algorithms, has been widely used in practice. However, it doesn't consider the effect of speed on volume and occupancy, and requires manual calibration of parameters, which results in a lower detection rate. To solve these problems, a three-dimensional mcmaster algorithm is proposed in this paper. Based on the analysis of the spatial distribution characteristics of congestion and non-congestion data, 3d mcmaster algorithm extend mcmaster algorithm from 2d parameter space to 3d parameter space for analysis. The position of the lower boundary surface of uncongested data (LSUd) in 3d parameter space is obtained by statistical method, and then the surface is fitted by a Bayesian regularization back propagation neural network to improve the detection rate. The proposed algorithm is validated with the real data from Shuijie expressway in Chongqing. The experimental results show that 3d mcmaster algorithm has higher detection rate and lower false alarm rate.

关键词： Traffic Congestion detection Intelligent Transportation System 3d mcmaster algorithm Bayesian Regularization Back Propagation Neural Network

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The 3d mcmaster algorithm for Traffic Congestion detection

The 3D McMaster Algorithm for Traffic Congestion Detection

引用

第32届中国控制与决策会议

作者： Tingrang Liu Min Zhao College of Automation Chongqing University Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society of Ministry of Education Chongqing University

Traffic congestion detection is a key issue in the research of intelligent transportation system（ITS）.Mc Master algorithm,one of the most classical single-station congestion detection algorithms,has been widely used in ***,it doesn’t consider the effect of speed on volume and occupancy,and requires manual calibration of parameters,which results in a lower detection *** solve these problems,a three-dimensional mcmaster algorithm is proposed in this *** on the analysis of the spatial distribution characteristics of congestion and non-congestion data,3 d mcmaster algorithm extend mcmaster algorithm from 2 d parameter space to 3 d parameter space for *** position of the lower boundary surface of uncongested data（LSUd） in 3 d parameter space is obtained by statistical method,and then the surface is fitted by a Bayesian regularization back propagation neural network to improve the detection *** proposed algorithm is validated with the real data from Shuijie expressway in *** experimental results show that 3 d mcmaster algorithm has higher detection rate and lower false alarm rate.

关键词： Traffic Congestion detection Intelligent Transportation System 3d mcmaster algorithm Bayesian Regularization Back Propagation Neural Network

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