基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

发布时间：2017-11-11 12:11

  本文关键词：基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

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【摘要】：为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动态聚类方法构造投影指标函数,采用混合蛙跳算法优化投影指标函数的投影方向获得最佳投影方向,并利用仿真数据标定了交通状态判别阈值.结合仿真数据和实测数据进行了实验验证和对比分析.实验结果表明,投影寻踪动态聚类模型能够有效提高快速路交通状态判别精度,平均判别率为97.01%,平均误判率为0.86%,平均判别精度分别比BP神经网络模型和模糊C均值聚类模型方法提高了8.9%和4.5%.
【作者单位】： 吉林大学交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林大学吉林省道路交通重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2014BAG03B03) 国家自然科学基金青年基金资助项目(51308248,51408257) 山东省省管企业科技创新项目(20122150251-1)
【分类号】：U491
【正文快照】： 交通状态判别是智能交通系统(intelligenttransportation systems,ITS)的重要组成部分,它能够从全局的角度实时反映道路的总体运行状态,是交通控制系统和动态交通流诱导系统的重要依据.早期的交通状态判别算法主要是以交通事件引起的偶发性交通拥挤作为研究对象,随着交通需求

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1171329