發(fā)布時(shí)間：2017-11-11 12:11

  本文關(guān)鍵詞：基于投影尋蹤動態(tài)聚類的快速路交通狀態(tài)判別

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【摘要】：為了提高快速路交通運(yùn)行狀態(tài)的判別精度,利用地點(diǎn)交通參數(shù)與交通狀態(tài)之間的映射關(guān)系,提出了基于投影尋蹤動態(tài)聚類模型的快速路交通狀態(tài)判別方法.該方法綜合投影尋蹤技術(shù)和動態(tài)聚類方法構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù),采用混合蛙跳算法優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)的投影方向獲得最佳投影方向,并利用仿真數(shù)據(jù)標(biāo)定了交通狀態(tài)判別閾值.結(jié)合仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對比分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,投影尋蹤動態(tài)聚類模型能夠有效提高快速路交通狀態(tài)判別精度,平均判別率為97.01%,平均誤判率為0.86%,平均判別精度分別比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模糊C均值聚類模型方法提高了8.9%和4.5%.
【作者單位】： 吉林大學(xué)交通學(xué)院;吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;吉林大學(xué)吉林省道路交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014BAG03B03) 國家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(51308248,51408257) 山東省省管企業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目(20122150251-1)
【分類號】：U491
【正文快照】： 交通狀態(tài)判別是智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportation systems,ITS)的重要組成部分,它能夠從全局的角度實(shí)時(shí)反映道路的總體運(yùn)行狀態(tài),是交通控制系統(tǒng)和動態(tài)交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的重要依據(jù).早期的交通狀態(tài)判別算法主要是以交通事件引起的偶發(fā)性交通擁擠作為研究對象,隨著交通需求

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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6 陳力;胡剛;;基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理的交通狀態(tài)判別方法[J];西部交通科技;2010年05期

7 張英鋒;馬彪;朱愿;張金樂;;基于超球面支持向量機(jī)的綜合傳動狀態(tài)判別[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2012年01期

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本文編號：1171329