本文關(guān)鍵詞： 智能交通 交通狀態(tài)判別 強(qiáng)空間 混淆矩陣 學(xué)習(xí)器　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為研究服務(wù)于交通誘導(dǎo)的路網(wǎng)宏觀交通狀態(tài)判別模型,依據(jù)集成學(xué)習(xí)理論,基于強(qiáng)空間集成,提出一種交通狀態(tài)判別方法。采用K-近鄰規(guī)則尋找與待判別交通流數(shù)據(jù)相似的一組訓(xùn)練樣本,構(gòu)成待判別數(shù)據(jù)的鄰域,挖掘交通狀態(tài)學(xué)習(xí)器的強(qiáng)空間,進(jìn)而輸出交通運(yùn)行狀態(tài)等級標(biāo)簽。采用交通狀態(tài)混淆矩陣,查全率、查準(zhǔn)率等進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法能夠較準(zhǔn)確地判斷路網(wǎng)交通狀態(tài),滿足交通狀態(tài)判別的實(shí)際應(yīng)用。
[Abstract]:In order to study the traffic - induced road network macro - traffic state discrimination model , based on the integrated learning theory , a kind of traffic state discrimination method is put forward based on the integration learning theory . The K - nearest neighbor rule is used to find a set of training samples which are similar to the traffic flow data to be distinguished , to form the neighborhood of the data to be distinguished , to excavate the strong space of the traffic state learner , and then to output the traffic running state level label . The results show that the method can accurately judge the traffic state of the road network and meet the practical application of traffic state discrimination .

【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車工程研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(U1564201,61601203,61403172) 江蘇省道路載運(yùn)工具新技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(BM20082061503) 江蘇大學(xué)高級人才科研啟動基金(16JDG046)
【分類號】：U491
【正文快照】： 0概述隨著新的交通信息采集技術(shù)和通信技術(shù)的出現(xiàn)[1-3],交通管理部門可以獲得大量、實(shí)時的交通流參數(shù)數(shù)據(jù)[4-5],并能對其實(shí)現(xiàn)有效傳輸,這為新算法開發(fā)提供了更多的交通參數(shù)選擇[6-7]。新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)(如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等)的成熟也為新交通狀態(tài)判別(Automatic

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本文編號：1447144