改进的FCM聚类在交通时段自动划分中的应用

• 作者: 杜长海 杨祖元 詹建平 邓天民 黄席樾
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 混合蛙跳算法 模糊聚类 交通信号控制
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 190-193
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.057

摘要

针对传统交通时段划分方法的局限性,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的交通时段划分方法SFLA-FCM.SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷.实验结果表明,与单一FCM法相比,SFLA-FCM聚类更准确,效果更佳,对解决城市交通时段的自动划分问题是可行、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄席樾	重庆大学自动化学院	232	4039	34.0	50.0
2	邓天民	重庆大学自动化学院	33	185	6.0	13.0
4	杨祖元	重庆大学自动化学院	19	436	12.0	19.0
5	杜长海	重庆大学自动化学院	15	251	10.0	15.0
8	詹建平	重庆大学自动化学院	4	68	4.0	4.0