原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对常用聚类算法对随机性强、波动频繁的交通流聚类效果不理想的问题,提出了一种新的交通流相似性度量准则——最大偏差相似性准则,并提出了一种基于最大偏差相似性准则的交通流聚类算法.最大偏差相似性准则能够有效刻画频繁波动交通流曲线的形态相似性,具有简明、合理、灵活等特点;聚类算法无须预先指定类别数,能够保证类间曲线的明显差异性和类内曲线的高度相似性.实验表明,所提出的算法聚类效果明显优于常用聚类算法,聚类结果能够较好地满足实际应用的需要.
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文献信息
篇名 基于最大偏差相似性准则的交通流聚类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 交通流曲线 聚类算法 曲线形态 相似性
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2274-2276,2292
页数 4页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡延光 广东工业大学自动化学院 181 812 14.0 20.0
2 戚远航 广东工业大学自动化学院 19 72 5.0 8.0
3 蔡颢 广东工业大学自动化学院 13 17 2.0 4.0
4 黄何列 广东工业大学自动化学院 14 45 4.0 6.0
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
交通流曲线
聚类算法
曲线形态
相似性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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总被引数(次)
238385
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