基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测是一种结合集成学习和进化计算的智能交通管理方法。该方法利用Bagging算法（BootstrapAggregating）通过多个基分类器的投票或平均来提高模型的稳定性和准确性，有效降低过拟合风险。同时，遗传神经网络（GeneticAlgorithmOptimizedNeuralNetwork）通过遗传算法优化神经网络的权重和结构，增强模型的自适应能力和泛化性能。在交通事件检测中，该方法能够处理复杂的交通流数据（如车速、流量、占有率等），快速识别异常事件（如拥堵、事故等）。Bagging算法通过数据重采样和模型集成提升检测鲁棒性，而遗传神经网络则通过进化策略优化网络参数，提高模型的收敛速度和预测精度。实验表明，该混合模型在准确率、召回率和实时性方面均优于传统检测方法，为智能交通系统提供了高效可靠的技术支持。
