基于交通流数据的交通状态判别算法研究

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.

关键词：聚类分析、集对分析、BP神经网络

分类号：TP3-05(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金"基于大数据技术的交通OD分析算法研究";青岛科技大学博士科研基金"数据挖掘技术在智能交通系统中的应用"

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-11