【摘 要】
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为有效识别高速公路交通状态,提高路网服务水平,基于改进的模糊C均值(Fuzzy CMeans,FCM)聚类算法对高速公路交通数据进行分析。首先,采用熵权法确定交通流量、空间占有率、平
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11661018),贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)
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为有效识别高速公路交通状态,提高路网服务水平,基于改进的模糊C均值(Fuzzy CMeans,FCM)聚类算法对高速公路交通数据进行分析。首先,采用熵权法确定交通流量、空间占有率、平均速度和路网充裕度4个交通状态分类指标的权重,并对每个样本赋予不同的加权系数。然后,将样本权重计算纳入算法迭代过程,进而实现高速公路交通状态识别。最后,比较改进FCM算法与传统FCM算法的目标函数值、迭代次数及运行时间,结果表明:与传统FCM算法相比,改进FCM算法的目标函数值较小,迭代次数较少,运行时间较短,在数据中表现出更
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