本文關(guān)鍵詞：融合先驗經(jīng)驗聚類的終端區(qū)交通流相態(tài)識別

  更多相關(guān)文章： 空中交通 交通流相態(tài) 航跡聚類 因子分析 遺傳期望最大化聚類 特征向量 終端區(qū)

【摘要】：以終端區(qū)交通流為研究對象,基于航跡譜聚類結(jié)果定義并提取交通流特征,分析了特征間關(guān)系與交通流相態(tài)演化規(guī)律,發(fā)掘了實測數(shù)據(jù)下交通流的自由態(tài)、平穩(wěn)態(tài)與擁堵態(tài),以此為先驗經(jīng)驗進一步設(shè)計因子分析與遺傳期望最大化模糊聚類算法相結(jié)合的終端區(qū)交通流態(tài)勢識別方法,實現(xiàn)對交通流狀態(tài)影響因素與交通流隱性特征的提取,選取典型繁忙終端區(qū)的實測數(shù)據(jù)進行驗證。分析結(jié)果表明:基于客觀數(shù)據(jù)挖掘的交通流態(tài)勢識別方法具有良好的適應(yīng)性與準(zhǔn)確性,自由態(tài)、平穩(wěn)態(tài)與擁堵態(tài)的模型識別數(shù)量分別為6、36、37,管制員判別數(shù)量分別為7、40、32,誤差率分別為14.3%、10.0%、15.6%,模型識別率均在84%以上;提取的交通流相態(tài)及時空特征可從局部細節(jié)構(gòu)建終端區(qū)整體運行態(tài)勢,為終端區(qū)流量時空分布調(diào)配與進離場程序優(yōu)化提供支撐。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 空中交通 交通流相態(tài) 航跡聚類 因子分析 遺傳期望最大化聚類 特征向量 終端區(qū)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71301074,U1333202) 江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20131366)
【分類號】：U491.112
【正文快照】： 0引言交通流狀態(tài)的識別與分析在道路交通領(lǐng)域已經(jīng)進行了較為深入的探索,這些研究以交通流基本特征與相變原理為理論基礎(chǔ)[1],利用地面智能交通設(shè)備采集實際數(shù)據(jù),使用不同的統(tǒng)計分析與挖掘方法提取數(shù)據(jù)間的變化特征與關(guān)系[2],實現(xiàn)交通狀態(tài)及特殊事故的有效識別,為空中交通的相關(guān)

【相似文獻】

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本文編號：1005389