基于MR-FCM的区域交通状态识别方法

• 作者: 杨庆芳 梅朵 鄂旭
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通运输工程 交通状态识别 FCM MapReduce 均值-标准差
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 564-568
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1
• 字数: 4434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2018.04.007

摘要

针对城市区域路网交通状态识别存在数据量大、计算难的问题,对模糊C均值聚类算法的各个环节进行了改进,同时结合云计算的MapReduee并行编程模型,提出了基于MapReduce和模糊C均值聚类算法的城市区域路网交通状态识别方法.运用VISSIM仿真软件搭建了12交叉口的典型路网,通过仿真数据对所提出的方法进行了验证分析.通过实验表明,所提出的方法能够准确地识别区域路网的交通状态,而且提高了交通状态识别的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鄂旭	渤海大学信息科学与技术学院	75	450	11.0	17.0
3	杨庆芳	吉林大学交通学院	26	318	10.0	17.0
4	梅朵	渤海大学信息科学与技术学院	4	25	3.0	4.0