基于改进模糊聚类算法的城市快速路交通状态分类

发布时间：2019-05-11 15:34

【摘要】：文中从城市快速路实时交通信息发布和缓解拥挤出发,对快速路交通状态进行有效分类,在选取分类指标时,在传统分类指标流量、速度、占有率的基础上引入了一个宏观分类指标——路网宽裕度。运用改进的模糊聚类方法对所选取指标进行聚类分析,以北京市五环路部分路网样本数据为例进行交通状态分类评估,同时与其他分类算法的分类结果及误差进行对比分析。结果表明,改进的模糊聚类算法在平均运行时间、目标函数值及分类误差上都低于其他算法的,由此验证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.
【作者单位】： 武汉科技大学汽车与交通工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年资金资助项目(51308425)
【分类号】：U491

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本文编号：2474618