本文關(guān)鍵詞：基于進化計算的交叉口交通流聚類優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《南京郵電大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 進化計算 遺傳算法 粒子群算法 交叉口交通流 聚類優(yōu)化

【摘要】：交叉口交通路段是當前交通擁堵和事故發(fā)生的聚集地,聚類分析常常用于對這些交通路段進行規(guī)劃和分類,但目前實際采用的聚類算法通常存在對聚類邊界點的識別不夠準確、對初始聚類中心的選取具有隨機性等問題。為此,本文利用進化計算來優(yōu)化形成交叉口交通流聚類方案,解決上述問題,以提高交叉口交通流聚類分析性能。本文建立面向交叉口交通流聚類的進化計算模型,在此基礎(chǔ)上,選取遺傳算法和粒子群算法分別對交叉口交通流K-means聚類和密度聚類進行優(yōu)化,主要研究工作如下:(1)提出一種基于遺傳算法的交叉口交通流K-means聚類優(yōu)化算法,對數(shù)據(jù)復(fù)雜的交叉口交通流進行聚類。該算法首先將隨機選取出來的初始聚類中心作為第一代種群進行遺傳操作,將初始種群進行二進制編碼;然后在初始種群中選擇染色體進行交叉、變異操作,由改進的交叉算子進行下一代種群的選取;最后根據(jù)交叉口交通流聚類特征給出評價函數(shù),通過該評價函數(shù)選擇最優(yōu)解。實驗表明,該算法能夠快速地對交叉口交通流進行聚類,有效降低初始聚類選取時所產(chǎn)生的不必要損耗,提高交叉口交通流聚類的精確度。(2)提出一種基于粒子群算法的交叉口交通流密度聚類優(yōu)化算法,解決交叉口大數(shù)據(jù)量交通流聚類問題,首先結(jié)合改進的局部異常因子(LOF)算法將差別較大的交叉口進行排除;然后根據(jù)初始參數(shù)和MinPts進行核心對象的篩選,將核心對象的核心距離由高到低進行排序,選取初始聚類中心;最后根據(jù)粒子群算法對初始數(shù)據(jù)進行編碼,采用粒子群算法的速度和位置公式來更新種群。實驗表明,該算法能夠?qū)徊婵诖髷?shù)據(jù)量的交通流進行聚類,降低初始交叉口交通流聚類中心選取的錯誤率,更好地對差異性較大的交叉口進行識別。
[Abstract]:Intersection traffic section is the gathering place of traffic congestion and accident at present. Cluster analysis is often used to plan and classify these traffic sections. However, the existing clustering algorithms usually have some problems, such as the identification of the clustering boundary points is not accurate enough, and the selection of the initial clustering center is random. In order to improve the performance of intersection traffic flow clustering analysis, this paper uses evolutionary computation to optimize the traffic flow clustering scheme of intersection to solve the above problems. In this paper, an evolutionary computing model for intersection traffic flow clustering is established. On this basis, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are selected to optimize K-means clustering and density clustering of traffic flow at intersection. The main research work is as follows: (1) A K-means clustering algorithm for intersection traffic flow based on genetic algorithm is proposed. Firstly, the initial cluster center selected by random is used as the first generation population for genetic operation, and the initial population is coded by binary. Then the chromosomes are selected for crossover and mutation operation in the initial population, and the next generation population is selected by the improved crossover operator. Finally, the evaluation function is given according to the intersection traffic flow clustering characteristics, and the optimal solution is selected by the evaluation function. The experiment shows that the algorithm can cluster the intersection traffic flow quickly. In order to improve the accuracy of intersection traffic flow clustering, an optimization algorithm for intersection traffic flow density clustering based on particle swarm optimization (PSO) is proposed. In order to solve the problem of traffic flow clustering with large amount of data at intersections, the improved local anomaly factor (LOF) algorithm is used to eliminate the intersections with large differences. Then the core objects are filtered according to the initial parameters and MinPts, the core distance of the core objects is sorted from high to low, and the initial clustering center is selected. Finally, the initial data is coded according to particle swarm optimization algorithm, and the speed and position formula of particle swarm optimization algorithm is used to update the population. The experiment shows that the algorithm can cluster the traffic flow with large amount of data at intersection. The error rate of selecting the traffic flow clustering center at the initial intersection is reduced, and the intersection with greater difference is better identified.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491;TP18

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本文編號：1383222