基于交通流数据的交通状态判别算法研究

• 作者: 李琪琪 高林
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 聚类分析 集对分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TP3-05
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2020.02.002

摘要

随着经济和科技的迅猛发展,人民的生活水平逐渐提高,城市人口和机动车保有量急速增长,交通拥堵问题在世界各个大中城市普遍存在.该文在对算法的发展进行了解后,选择模糊C均值聚类分析(FCM)、集对分析和BP神经网络3种算法,进行交通状态判别研究.通过Matlab程序对实际交通数据进行仿真,从准确率和运行时间2方面对算法效果进行了对比分析,在所用的实际交通流数据和运行程序下,集对分析算法是相对较好的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高林	青岛科技大学自动化与电子工程学院	16	68	5.0	8.0
2	李琪琪	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	0	0.0	0.0