基于凝聚层次聚类的域内交通流周期模式发现

发布时间：2017-09-12 17:34

  本文关键词：基于凝聚层次聚类的域内交通流周期模式发现

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【摘要】：域内交通流量数据是典型时序数据,对其进行周期模式挖掘能够促进区域交通资源调配,减少区域交通拥堵。针对原始交通数据存在潜在周期性的特点,提出一种基于凝聚层次聚类的域内交通流量周期模式发现方法——AHC→DOPP(agglomerative hierarchical clustering→discovery of periodic pattern)。该方法改进了动态时间弯曲技术以完成原有凝聚层次聚类算法初始邻近性距离矩阵的计算工作,并形成以Ward方法为核心的簇合并邻近度更新方法的凝聚层次聚类框架。采用AHC→DOPP方法对一段时间内的日交通流量时变图进行聚类,能快速得到层次聚类结果。运用该方法并结合所采集的交通数据集进行了相应的实验,得到了明显的域内交通流量周期模式。
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【关键词】： 时间序列 周期模式发现 凝聚层次聚类 交通流量
【基金】：北京市自然基金重点项目B类(KZ201410011014)
【分类号】：U491.112
【正文快照】： 0引言近年来,随着全球经济的飞速发展和人口的不断增加,交通需求急剧上升,交通拥堵现象频繁发生并日益严重,车辆缓行、拥堵时间过长使得交通网络变得十分脆弱。解决交通拥堵,提高交通灵活性成为全球关注的课题[1]。由于交通流量数据直接反映了交通状态且容易采集,因此,对交通

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本文编号：838584