Resumen

Este estudio demuestra un algoritmo de detección de incidentes que utiliza los parámetros meteorológicos y de tráfico para mejorar el pobre rendimiento de los algoritmos de detección automática de incidentes (AID) bajo condiciones climáticas extremas y para utilizar eficientemente los dispositivos meteorológicos en autopistas avanzadas. Este algoritmo comprende un módulo de detección de incidentes basado en la cuantización vectorial de aprendizaje (LVQ) y un módulo de factor de influencia meteorológica. Se obtienen datos de campo de la autopista Yuwu en Chongqing, China, para verificar el algoritmo. Además, el rendimiento de este algoritmo se evalúa utilizando criterios comúnmente utilizados como el tiempo medio de detección (MTTD), la tasa de falsas alarmas (FAR) y la tasa de detección (DR). Inicialmente, se realiza un experimento para seleccionar la arquitectura del algoritmo que produce el rendimiento de detección óptimo. Además, se realiza un experimento comparativo utilizando el algoritmo de

• Materias:Ecuaciones diferenciales Retracciones difusas Conjuntos borrosos Método Delphi Integral de Choquet
• Subjects:Differential equations Fuzzy Retractions Fuzzy sets Delphi method Choquet integral
• Palabras claves:Estudio; Algoritmo de detección de incidentes; Meteorológico; Parámetros de tráfico; Detección automática de incidentes; Algoritmos de AID; Condiciones meteorológicas extremas
• Keywords:Study; Incident detection algorithm; Meteorological; Traffic parameters; Automatic incident detection; AID algorithms; Extreme weather conditions