基于模糊聚类分析的交通状态识别方法

• 作者: 孙敏 赵风波
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值算法 模糊聚类分析 隶属函数 饱和度
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 9-11,23
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3157字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2006.02.004

摘要

针对城市道路交通状态识别的问题,提出了一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.首先,该算法要解决聚类数目和模糊指数的选取问题.本文在对交通状态基本特征的分析基础上,结合交通工程理论知识,将城市道路交通状态分为四个等级,从而解决了聚类数目的选取问题;采用启发式方法来确定模糊指数,使隶属函数尽量覆盖整个输入空间;其次,在对上海市某交叉路口的实际交通数据进行实证研究和仿真分析基础上,结合交通的实际情况以及饱和度与交通状态相关性分析,得出了饱和度的辅助判定依据;最后,以饱和度为辅助判定依据,结合实际交通数据重新进行判定.仿真研究表明该方法能够有效地对道路交通状态进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙敏	上海交通大学模式识别与智能系统专业	23	92	5.0	9.0
2	赵风波	上海交通大学模式识别与智能系统专业	1	57	1.0	1.0