基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究

• 作者: 于海洋 徐丽香 王云鹏
• 来源期刊: 交通运输系统工程与信息
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市交通 特征提取 局部敏感判别分析 路网状态 自适应邻域选择
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 智能交通系统与信息技术
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: U491
• 字数: 4904字
• 语种: 中文

摘要

为简化路网状态表达，最大限度地实现路网信息增值，本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型。模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据，综合考虑交通数据的非线性和相关性，基于自适应邻域选择的局部敏感判别分析算法，实现城市路网数据特征提取。通过实例验证了模型的有效性。结果表明：本文得到的特征参量能有效地描述路网状态变化的24 h周期性，可直观反映早晚高峰现象及工作日与周末的区别性；与核主成分分析算法比较，模型得到的特征参量具有可分性更好的特点，可以表达宏观路网运行状态，为交通管理者提供决策依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王云鹏	北京航空航天大学交通科学与工程学院	27	381	13.0	19.0
3	于海洋	北京航空航天大学交通科学与工程学院	5	45	3.0	5.0
7	徐丽香	北京航空航天大学交通科学与工程学院	1	2	1.0	1.0