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针对城市区域路网交通状态识别存在数据量大、计算难的问题,对模糊C均值聚类算法的各个环节进行了改进,同时结合云计算的MapReduce并行编程模型,提出了基于MapReduce和模糊C均值聚类算法的城市区域路网交通状态识别方法.运用VISSIM仿真软件搭建了12交叉口的典型路网,通过仿真数据对所提出的方法进行了验证分析.通过实验表明,所提出的方法能够准确地识别区域路网的交通状态,而且提高了交通状态识别的效率.