本文選題：交通狀態(tài)判別 + 模糊C均值聚類　； 參考：《公路工程》2017年01期

【摘要】：為了給降雪天氣下高速公路交通管理者提供合理、準確的交通狀態(tài)信息,提出了一種可用于高速公路降雪天氣下交通狀態(tài)劃分方法�？紤]到高速公路交通狀態(tài)分類存在模糊性的特點,以速度、密度作為樣本數(shù)據(jù)的特征屬性,提出了改進的模糊C均值聚類(FCM)的交通狀態(tài)分類方法。針對傳統(tǒng)算法要求事先確定交通狀態(tài)劃分的數(shù)目c存在的缺陷,利用自適應(yīng)函數(shù)求得聚類數(shù)c。以烏魯木齊市機場高速公路為實例進行分析,獲得降雪天氣下交通流狀態(tài)的劃分結(jié)果。
[Abstract]:In order to provide reasonable and accurate traffic state information for highway traffic managers in snowfall weather, a method of traffic state partition for freeway snowfall weather is proposed. Considering the fuzziness of freeway traffic state classification, this paper presents an improved fuzzy C-means clustering (FCM) traffic state classification method with speed and density as the characteristic attributes of the sample data. In view of the limitation of the traditional algorithm which requires the number c of traffic state partition to be determined in advance, the clustering number c is obtained by using adaptive function. Taking Urumqi Airport Expressway as an example, the result of traffic flow classification under snowfall weather is obtained.
【作者單位】： 新疆農(nóng)業(yè)大學機械交通學院;
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金(2014211A031) 新疆農(nóng)業(yè)大學國家大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(201310758007)
【分類號】：U491.112

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉智平;王鳳群;單剛;;交通流狀態(tài)辨識系統(tǒng)集成研究[J];科技導報;2007年22期

2 王雷;周小路;熊志金;;智能運輸系統(tǒng)中交通流狀態(tài)辨識算法研究[J];交通與運輸(學術(shù)版);2008年01期

3 董春嬌;邵春福;謝坤;李慧軒;;道路網(wǎng)交通流狀態(tài)變化趨勢判別方法[J];同濟大學學報(自然科學版);2012年09期

4 何海燕;;交通流狀態(tài)辨識系統(tǒng)框架分析[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2013年04期

5 吳兵,周聞鈞,張維東;利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立城市區(qū)域交通流狀態(tài)分析預(yù)測模型[J];公路交通技術(shù);2003年01期

6 張敬磊;王曉原;;交通流狀態(tài)辨識小波算法研究[J];武漢理工大學學報(交通科學與工程版);2006年05期

7 王輝;王孝坤;王權(quán);;一種交通流狀態(tài)智能推理系統(tǒng)[J];系統(tǒng)工程;2007年12期

8 姜ei聞;羅霞;;應(yīng)用支持向量機的交通流狀態(tài)預(yù)測方法研究[J];西南民族大學學報(自然科學版);2009年04期

9 蔣銳;郭忠印;孔令旗;;高密度交通流狀態(tài)下行車安全性分析[J];交通信息與安全;2009年04期

10 徐琳;曲仕茹;;基于數(shù)據(jù)流挖掘的交通流狀態(tài)辨識方法研究[J];西北工業(yè)大學學報;2011年01期

相關(guān)會議論文 前1條

1 汪凌;;一種基于知識的城市交通流狀態(tài)快速識別方法及應(yīng)用[A];第八屆中國智能交通年會論文集[C];2013年

相關(guān)博士學位論文 前2條

1 張生;拉格朗日體系下高速公路網(wǎng)監(jiān)控方法研究[D];長沙理工大學;2014年

2 史國剛;連續(xù)交通流狀態(tài)的離散特性分析與短時預(yù)測[D];東南大學;2016年

相關(guān)碩士學位論文 前7條

1 楊萬波;基于Kalman濾波的高速公路交通流實時狀態(tài)估計方法研究[D];東南大學;2015年

2 李維;冰雪條件下城市道路網(wǎng)交通流狀態(tài)演變研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

3 齊龍濤;基于粒子濾波的交通流狀態(tài)預(yù)測及其優(yōu)化研究[D];北京交通大學;2011年

4 劉衛(wèi)錚;基于大車混入率的交通流狀態(tài)安全性研究[D];河北工業(yè)大學;2007年

5 劉海紅;交通流狀態(tài)非參數(shù)辨識關(guān)鍵理論及方法研究[D];山東理工大學;2007年

6 胡功宏;高速公路交通流狀態(tài)安全性評價與對策研究[D];重慶交通大學;2008年

7 張敬磊;基于數(shù)據(jù)挖掘的交通流狀態(tài)辨識算法研究[D];山東理工大學;2006年

，

本文編號：2005487