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  本文選題：城市交通 + 交通狀態(tài)劃分�。� 參考：《交通運輸系統工程與信息》2014年06期

【摘要】：由于交通流量、速度、占有率或密度等參數在交通狀態(tài)劃分中作用不同,本文提出了基于參數權重聚類的交通狀態(tài)劃分方法.根據交通參數數據的相似性,應用基于加權歐氏距離的相似性度量方法構建了交通參數評價函數,并用梯度下降法極小化評價函數對交通參數權重進行求解.將交通參數權重應用于模糊C均值聚類算法(FCM),得到基于參數權重的FCM道路交通狀態(tài)劃分方法.應用提出的模型對選取的實際交通參數數據進行交通狀態(tài)劃分,并與基于歐式距離的FCM狀態(tài)劃分結果對比.研究結果表明,本文提出的方法提高了交通狀態(tài)劃分精度,更接近交通實際運行狀況.
[Abstract]:According to the similarity of traffic parameter data , the traffic parameter evaluation function is constructed by applying the similarity measure method based on weighted Euclidean distance .
【作者單位】： 北京交通大學;
【基金】：國家自然科學研究基金項目(71340020)
【分類號】：U491

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前2條

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相關碩士學位論文 前4條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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本文編號：1970262