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Detailergebnis zu DOK-Nr. 51206

Ein Fuzzy-Wavelet RBFNN-Modell zur Detektion von Autobahnunfällen (Orig. engl.: Fuzzy-wavelet RBFNN model for freeway incident detection)

Autoren	H. Adeli A. Karim
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.7 Verkehrslenkung, Verkehrssteuerung, Telekommunikation

Journal of Transportation Engineering 126 (2000) Nr. 6, S. 464-471, 6 B, zahlr. Q

Verkehrsunfälle sind nicht wiederkehrende, pseudozufällige Ereignisse, die den normalen Verkehrsfluss unterbrechen und Engpässe im Straßennetz erzeugen. Dabei ist die Wahrscheinlichkeit von Unfällen in den Spitzenstunden höher und die netzweiten Wirkungen sind stärker als zu den übrigen Tageszeiten. Die modellbasierten Lösungen des Problems der Unfalldetektion haben bisher nicht zu praktikablen Ergebnissen geführt, da die Komplexität des Problems eine exakte mathematische Formulierung ausschließt. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur Lösung dieses Problems vorgestellt, der neuere Verfahren der Signalverarbeitung, der Mustererkennung und der Klassifikation in geeigneter Weise miteinander verbindet. Der methodische Ansatz integriert sehr effektiv Fuzzy, Wavelet und neuronale Netze und führt nicht nur zu stabilen Lösungen, sondern vor allem zu hervorragenden Entscheidungen, die in den Tests mit realen und simulierten Daten zu keinem Fehlalarm geführt haben.