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基于改進(jìn)模糊聚類算法的城市快速路交通狀態(tài)分類

發(fā)布時(shí)間:2019-05-11 15:34
【摘要】:文中從城市快速路實(shí)時(shí)交通信息發(fā)布和緩解擁擠出發(fā),對(duì)快速路交通狀態(tài)進(jìn)行有效分類,在選取分類指標(biāo)時(shí),在傳統(tǒng)分類指標(biāo)流量、速度、占有率的基礎(chǔ)上引入了一個(gè)宏觀分類指標(biāo)——路網(wǎng)寬裕度。運(yùn)用改進(jìn)的模糊聚類方法對(duì)所選取指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,以北京市五環(huán)路部分路網(wǎng)樣本數(shù)據(jù)為例進(jìn)行交通狀態(tài)分類評(píng)估,同時(shí)與其他分類算法的分類結(jié)果及誤差進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明,改進(jìn)的模糊聚類算法在平均運(yùn)行時(shí)間、目標(biāo)函數(shù)值及分類誤差上都低于其他算法的,由此驗(yàn)證了研究中所提算法的可靠性。
[Abstract]:Based on the real-time traffic information release and congestion relief of urban expressway, this paper classifies the traffic status of the expressway effectively. When selecting the classification index, the flow and speed of the traditional classification index are selected, and the traffic flow and speed of the traditional classification index are selected. On the basis of occupation rate, a macro classification index, road network margin, is introduced. The improved fuzzy clustering method is used to cluster the selected indexes, and the traffic status classification and evaluation are carried out by taking the sample data of part of the road network in Beijing as an example. At the same time, the classification results and errors of other classification algorithms are compared and analyzed. The results show that the improved fuzzy clustering algorithm is lower in average running time, objective function value and classification error than other algorithms, thus validating the reliability of the proposed algorithm.
【作者單位】: 武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金青年資金資助項(xiàng)目(51308425)
【分類號(hào)】:U491

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6 錢U,

本文編號(hào):2474618


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