基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究

• 作者: 孙亚 杨晓光 皮晓亮
• 来源期刊: 华东公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 聚类分析 交通状态 环形线圈检测 数据挖掘 智能交通 数据融合 交通管理与控制
• 年，卷（期）: hdgl_2006,（1）
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: U491

摘要

在智能交通管理系统中，各种交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法通常将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准的特征作比较。来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法，结合数据预备技术、交通工程技术对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行融合挖掘，实现了一种交通状态分类方法。为智能交通系统的管理者和决策者提供了交通控制管理决策依据。并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供了可靠的参照标准。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓光	同济大学交通工程系ITS研究中心	336	8479	53.0	72.0
2	孙亚	同济大学交通工程系ITS研究中心	15	105	6.0	10.0
3	皮晓亮	同济大学交通工程系ITS研究中心	6	53	4.0	6.0