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摘要:
为使交通网络控制子区内的交通流具有更好的同质性,本文将道路网络中的路段抽象为点,相邻路段之间的连接关系抽象为边,形成一个对偶的网络拓扑结构图。以用户均衡交通分配得到的路段交通流数据除以路段长度计算得到路段的“拟交通密度”;通过引入路段拟交通密度,扩展了Newman子区划分算法。最后,选取实际路网、以NSK (Normalized cut Silhouette)指标验证K均值聚类算法、传统Newman算法和扩展的Newman子区划分算法的优劣。研究发现:传统K均值聚类算法得到的各子区NSK指标和路网NSK指标都相对最小,但同一个子区内的路段在空间位置上不相连,没有实际运用价值;扩展的Newman子区划分算法的NSK值优于传统Newman快速划分算法,证实引入了路段拟交通密度作为边权,使得划分出来的结果更加符合交通网络的特性。
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文献信息
篇名 基于含权Newman算法的交通控制子区划分
来源期刊 交通技术 学科 交通运输
关键词 交通控制 控制子区 聚类算法 Newman网络划分算法 交通密度
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 145-154
页数 10页 分类号 U4
字数 语种
DOI
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 黎茂盛 19 74 5.0 8.0
2 姚力煊 3 0 0.0 0.0
3 王永亮 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通控制
控制子区
聚类算法
Newman网络划分算法
交通密度
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
交通技术
双月刊
2326-3431
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
308
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