基于数据挖掘算法的交通状态辨识方法研究

摘要：

在分析现有交通状态辨识理论的局限性的基础上,提出了一种新的交通状态辨识模型.此模型针对每种交通状态样本数据都具有一定的相似性,不同状态之间的样本具有相异性的性质,采用数据挖掘方法中的聚类算法对不同状态的交通流数据进行聚类.所提出的模型避免了目前模型中只采用单个交通流参数进行状态识别的缺点,为交通状态的辨识提供了一种新的思路.

关键词：交通状态辨识、FCM、数据仓库、数据挖掘

所属期刊栏目：5

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划项目2006BAF01A46;上海市社会发展重大专项项目06DZ12001;上海市科技发展基金重点项目061612058

在线出版日期：2009-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：513-515