基于改进模糊聚类算法的快速路交通状态分类评价

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基于城市快速路实时交通信息发布出发,对其交通状态进行了有效分类。研究首先在选取分类指标时,在传统分类指标流量、速度、占有率的基础上增加了新的分类指标——路网宽裕度。并运用模糊聚类的思想对交通状态进行聚类分析,对传统模糊聚类算法进行了适当改进,从而增加了方法的创新性。案例分析结果表明,研究所提的分类指标及改进算法是可行的,可对城市快速路的交通状态进行较为有效的分类。 Based on the release of real-time traffic information of urban expressway, the traffic status is effectively classified. Firstly, when choosing the classification index, the research adds a new classification index - road network margin based on the traffic, speed and share of the traditional classification index. And using the idea of ​​fuzzy clustering cluster analysis of traffic conditions, the traditional fuzzy clustering algorithm has been properly improved, thereby increasing the innovative method. The case study shows that the classification index and the improved algorithm proposed in this study are feasible and can classify the traffic conditions of urban expressways more effectively.
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