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第45卷第1期桂林电子科技大学学报Vol.45,No.1
2025年2月JournalofGuilinUniversityofElectronicTechnologyFeb.2025
DOI:10.16725/j.1673-808X.2024111
引用本文：毛棋良,赵红专,张鑫,等.一种改进禁忌-BP神经网络的车载酒驾检测方法[J].桂林电子科技
大学学报,2025,45(1):62-68.
MAOQiliang,ZHAOHongzhuan,ZHANGXin,etal.Animprovedtabu-BPneuralnetworkforin-vehicleDUI
detection[J].JournalofGuilinUniversityofElectronicTechnology,2025,45(1):62-68.
一种改进禁忌-BP神经网络的车载酒驾检测方法
11,2,31,211
毛棋良，赵红专，张鑫，覃月丽，刘志鹏
（1.桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541004；
2.桂林电子科技大学广西智慧交通重点实验室,广西桂林541004；
3.桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室,广西桂林541004）
摘要：针对传统车载酒驾检测方法检测过程复杂、影响因素多、检测精度低等问题，考虑驾乘人员位置、开窗程度，提出
了一种改进禁忌有哪些信誉好的足球投注网站(TS)-BP神经网络的融合车载酒驾检测方法。该方法通过在各有哪些信誉好的足球投注网站阶段设置不同邻域范围改进TS算
法，利用改进的算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优，以提高检测模型的效率和精度，避免陷入局部最优解。对多
传感器的数据进行融合以实现高精度的车载酒驾检测。实验结果表明，与传统方法相比，改进方法的模型平均绝对误差、均
方误差、平均绝对百分比误差分别提高了65.78%、88.20%、58.38%，模型的收敛速度、性能及鲁棒性显著提高，可为车载
便携性酒驾高精度检测提供参考。
关键词：交通安全；酒驾检测；禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法；多层前馈神经网络；多传感器融合
中图分类号：U463.6;TP368文献标志码：A文章编号：1673-808X（2025）01-0062-07
Animprovedtabu-BPneuralnetworkforin-vehicleDUIdetection
11,2,31,211
MAOQiliang，ZHAOHongzhuan，ZHANGXin，QINYueli，LIUZhipeng
（1.SchoolofArchitectureandTransportationEngineering,GuilinUniversityofElectronicandTechnology,Guilin541004,China；
2.GuangxiKeyLaboratoryofIntelligentTransportationSystems,
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