基于聚类和相关性分析的交通拥堵状况分析

• 作者: 李宁 牛科 袁从灏
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智慧交通 交通拥堵 聚类分析 相关性分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2018.03.008

摘要

将数据挖掘的方法应用于交通拥堵原因分析研究中,提出一种基于聚类和相关性分析的集成方法.该方法采用层次聚类对我国一些主要城市的交通拥堵状况进行聚类,并将拥堵聚类结果用于相关性分析中.将拥堵聚类结果与其他交通指标因素进行Pearson相关性分析,获取导致城市交通拥堵的关键因素.实验结果表明,相对于单一的聚类或相关性分析方法,可有效分析出不同城市拥堵状况的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宁	北京信息科技大学计算机学院	111	547	11.0	21.0
2	袁从灏	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	1	3	1.0	1.0
3	牛科	北京信息科技大学计算机学院	1	3	1.0	1.0