计算机专业英语学术论文框架,计算机专业英语研究学术论文.pdf
ComputerTechnologyandApplication3(2012)361-367
…
MonitoringFreewayIncidentDetectionUsingaHotelling
ControlChart
JoonseLim’一． YoungSeonJeong andYoungsulJeong
1．PolytechnicInstituteofNewYorkUniversity，SixMetroTechCenter,Brooklyn．NewYo 11201．USA
2．GeorgetownPreparatorySchool，10900RockvillePike，NorthBethesda，MD 20852，USA
3．DepartmentofIndustrialandSystemsEngineering,KhalifaUniversiytofSeienee，TechnologyandResearch，AbuDhabi，UAE
4．DepartmentofNaturalSciences，WashingtonBaptistUniversiyt，Annandale，VA22003，USA
Received：March12，2012／Accepted：M arch31，2012／Published：M ay25，2012
Abstract：Inreal-liferfeewaytransportationsystem，afewnumberofincidentobservation(veryrareevent)isavailablewhilethereare
largenumbersofnormalconditiondataset．Mostofresearchesonfreewayincidentdetectionhaveconsideredtheincidentdetection
problem asclassification one．However，becauseofinsufficiencyofincidentevents，mostofpreviousresearcheshaveutilized
simulatedincidenteventstodevelopfreewayincidentdetectionmodels．Inordertoovercomethisdrawback．thispaperproposesa
wavelet-basedHotelling controlchart forfreeway incidentdetection．whichintegratesawavelettransform intoanabnorma1
detectionmethod．Firstly，wavelettransform extractsusefu1featuresrfom noisyoriginaltraffi cobservations．1eadingtoreducethe
dimensionalityofinputvectors．Then．aHotelling controlchartdescribesadecisionboundarywithonlynormaItrafficobservations
withtheselectedfeaturesinthewaveletdomain．Unliketheexistingincidentdetectionalgorithms．whichrequirelotsofincident
observationstoconstructincidentdetectionmodels，theproposedapproachcandecideadecisionboundary givenonlynormaltraining
observations．TheproposedmethodisevaluatedincomparisonwithCaliforniaalgorithm．M innesotaalgorithm andconventional
neuralnetworks．Theexperimentalresultspresentthattheproposedalgorithm inthispaperisapromisingaltemativeforrfeeway
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