The invention discloses a road traffic state modeling method based on the fuzzy C mean clustering algorithm, belonging to the technical field of data mining. In view of the fuzziness of the road traffic state itself, the fuzzy C mean clustering algorithm is used to cluster the collected traffic data. In view of the traditional fuzzy C means clustering algorithm is blind in the initialization of cluster centers, so the invention firstly uses Canopy clustering algorithm to solve the problem, Xie Beni is introduced on the basis of index (XB index) to determine the value of M, so as to improve the clustering effect of the algorithm, provide a good foundation for data processing for road traffic state recognition behind. The invention has better clustering effect in clustering of traffic information, and the probability of occurrence of smaller misclassification of data mining results based on more accurate, so it can more accurately reflect the road traffic condition.
【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊C均值聚类算法的道路交通状态建模方法
本专利技术属于数据挖掘
,涉及一种基于模糊c均值聚类算法的道路交通状态建模方法。
技术介绍
目前,随着经济的快速发展,人们的生活也发生了翻天覆地的变化,尤其是在外出交通方式方面,私家车已成为最主要的交通工具之一,因此汽车数量迅猛增长。到2015年底,中国机动车的保有量已经有2.79亿辆,其中汽车保有量1.72亿辆。汽车数量的急剧增长已经引发了严重的交通问题。当前我国城市交通中存在的问题主要体现在以下几个方面:(1)道路交通拥堵严重,已经严重影响了经济的发展,同时也对环境造成了污染;(2)交通管理落后,在发生交通事件时,信息采集与决策的缓慢以及信息发布不到位,导致不能及时进行救援;(3)停车信息少,停车难等问题,在有限的空间内如何解决好停车问题对于维持好城市交通和谐、优化交通结构和帮助市民出行有很大的帮助。如何解决交通问题早已引起人们的热切关注,因此现在国内都在积极研究智能交通、车联网等技术,努力打造智慧城市。智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,简称ITS)是解决当前拥堵问题的有效途径,也是交通事业中的历史性转择点。智能交通系统是现在一种新的交通系统发展模式,它以互联网、车联网等技术为基础,让人们在交通运输上更加智能、高效、安全和完善。车联网是指通过无线射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)技术、GPS(GlobalPositioningSystem,全球定位系统)定位技术以及各种传感器设备,来进行道路及车辆相关信息的采集 ...
【技术保护点】
一种基于模糊C均值聚类算法的道路交通状态建模方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:定义模糊加权指数为m,迭代终止条件为ε,而且将常数k和迭代次数r设置为0;步骤2:根据Canopy聚类算法获得初始的聚类中心V
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊C均值聚类算法的道路交通状态建模方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:定义模糊加权指数为m,迭代终止条件为ε,而且将常数k和迭代次数r设置为0;步骤2:根据Canopy聚类算法获得初始的聚类中心V(0)及聚类数量c;步骤3:计算隶属度矩阵U(r);步骤4:更新聚类中心V(r+1);步骤5:计算||V(r+1)-V(r)||的值,如果||V(r+1)-V(r)||≤ε,那么输出隶属度矩阵U和聚类中心V,否则,设置r=r+1,并且返回第3步;步骤6:计算vXBk的值,如果vXBk≥vXBk-1,则终止算法,同时输出隶属度矩阵Uk-1和聚类中心Vk-1,否则,将k加1,分别选择新的聚类数量c与模糊加权指数为mk,返回第1步;步骤7:通过改进的模糊c均值聚类算法获取每个集群后,计算每个集群区域内的平均速度,然后根据道路交通分类模型与道路交通分类标准来判断道路的交通状况。2.根据权利要求1所述的基于模糊C均值聚类算法的道路交通状态建模方法,其特征在于,所述Canopy聚类算法的具体实现步骤如下:步骤1:将样本数据存放在集合List中,同时设置两个初始距离阈值参数T1与T2,其中T1...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄波,王青杰,李大鹏,李选,张亚茹,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。