城市路口交通状态判别方法研究

发布时间：2017-09-16 12:41

  本文关键词：城市路口交通状态判别方法研究

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【摘要】：为客观、有效地评价城市路口交通状态,选择平均最大排队长度、饱和度、平均车辆延误、速度比等4个对城市路口交通状态变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,选取Relief F算法对所选取的评价指标进行权值判定,设计了基于模糊FCM聚类的综合判别模型,并借助VISSIM交通仿真软件对路口交通流状态进行了仿真。结果表明:改进的W-FCM判别方法相比于传统的神经网络判别法,总体误判代价降低了47.5%,判别精度提升至96.7%,改进的判别方法具有较强的可行性。
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;
【关键词】： 交通运输工程 城市路口 交通状态 排队长度 W-FCM聚类算法
【基金】：重庆市教委自然科学研究项目(KJ130422) 中国博士后科研基金(20110490809)
【分类号】：U491
【正文快照】： 0引言对城市道路交通流状态进行科学评判,对于提前预估并进行城市交通拥堵的疏导决策方案具有极为重要的理论和应用价值。20世纪80年代以来,已有很多学者在道路交通状态判别方面进行了大量研究,并取得了重要的成果。刘海青等[1]提出了一种基于主成分分析和模糊综合评价相结合

【参考文献】

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本文编号：863123