【摘 要】
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针对区域路网交通状态判别存在计算量大的问题,改进了K-means算法的各个环节;结合云计算的MapReduce并行编程模型,提出了基于MapReduce和K-means的城市路网交通状态判别方法;
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针对区域路网交通状态判别存在计算量大的问题,改进了K-means算法的各个环节;结合云计算的MapReduce并行编程模型,提出了基于MapReduce和K-means的城市路网交通状态判别方法;运用VISSIM仿真软件搭建了12交叉口的典型路网,仿真验证了所提出的方法。结果表明:所提出的方法有效地实现了区域路网的交通状态判别,大大提高了交通状态判别的效率。
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