基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究

张芸芸. 基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究[J]. 铁路计算机应用, 2013, 22(4): 4-6.

引用本文:

张芸芸. 基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究[J]. 铁路计算机应用, 2013, 22(4): 4-6.

ZHANG Yunyun. Study on identification of traffic state based on fuzzy C-means clustering[J]. Railway Computer Application, 2013, 22(4): 4-6.

Citation:

ZHANG Yunyun. Study on identification of traffic state based on fuzzy C-means clustering[J]. Railway Computer Application, 2013, 22(4): 4-6.

Study on identification of traffic state based on fuzzy C-means clustering

摘要: 本文根据实测京津塘高速公路感应线圈数据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,将交通状态分为畅通、拥挤、堵塞3类.同时对比了车速、车流量和占有率3种参数对交通状态判别的影响.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法；车速对交通流分类的影响最大,其次是占有率和流量.

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈