【摘 要】
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为了建立最优化多域交通流模型,提出了一种将聚类分析和B-样条回归分析相结合的新方法.首先,为了确定合适的域数,采用K-means和模糊c-means算法对实际交通流数据进行了聚类分
【机 构】
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安徽省交通厅质量监督站,东南大学交通学院,北伊利诺斯州大学计算机科学系
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
论文部分内容阅读
为了建立最优化多域交通流模型,提出了一种将聚类分析和B-样条回归分析相结合的新方法.首先,为了确定合适的域数,采用K-means和模糊c-means算法对实际交通流数据进行了聚类分析,分析表明将交通流数据分为2类或3类最能反映交通流的固有类型.然后,将此信息用于指导B-样条回归分析,可显著减少样条模型参数估计的计算量.用样条回归分析来估计结点位置和模型参数可使得整体误差最小.模型分析结果表明,提出的样条曲线模型比传统模型具有更好的拟合能力和通用性.此外,新方法在数据拟合方面更加灵活,且能提供更加光滑的交通
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