【摘 要】
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针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院,三一重工股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.50738004);公路工程教育部重点实验室开放基金资助项目(No.kfj120106)
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针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分层聚类算法分析它们在不同的交通流状态辨识中的效果,以此确定交通流时间序列的模式相似性度量方法。以上海南北高架东侧间部分路段固定线圈检测数据为例进行了实证分析,最终确定模式距离与欧氏距离组合方式为交通时序模式相似性度量的最佳方法。
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