【摘要】：為了克服人為地對交通控制進行時段劃分的隨意性和K-means方法本身的缺陷,使用譜聚類算法得到最優(yōu)的時段劃分結(jié)果.選擇道路交叉口各相位的流量作為聚類數(shù)據(jù),以盡可能代表交叉口的狀態(tài),識別出動態(tài)交通中的不同交通模式.對譜聚類中的經(jīng)典NJW(Ng-Jordan-Weiss)算法進行改進,得到初始時段劃分結(jié)果,再進行離群點的修正后,得到給定聚類數(shù)目下的時段劃分結(jié)果.通過Synchro軟件為每個時段建立最佳信號配時方案,使用SimTraffic對不同聚類數(shù)目下的時段劃分結(jié)果進行仿真評價,以選擇最佳的聚類數(shù)目.與K-means方法仿真對比結(jié)果表明:提出的方法使得總延誤減少了6.8%、停車次數(shù)降低了5.4%.
[Abstract]:In order to overcome the randomness of the time division of traffic control and the defects of the K-means method, the spectral clustering algorithm is used to obtain the optimal time division results. In order to represent the state of intersection as much as possible, different traffic modes in dynamic traffic are identified by selecting the flow rate of each phase of road intersection as clustering data. The classical NJW (Ng-Jordan-Weiss) algorithm in spectral clustering is improved to obtain the initial time division results. After correction of outliers, the time division results for given clustering number are obtained. The optimal signal timing scheme for each time period is established by Synchro software, and the results of time division under different clustering numbers are evaluated by SimTraffic to select the best clustering number. Compared with the K-means method, the simulation results show that the proposed method reduces the total delay by 6.8 and the parking times by 5.4.
【作者單位】： 浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51338008,61304191,51278454)
【分類號】：U491.54

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2290215