【摘 要】
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有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具.本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合模型,并推导出相应的EM算法,再通过BIC准则确定混合成分个数.该方法的优点是可以将相邻周期上距离较近的数据聚为一类.模拟研究显示,在具体参数设置下,EM算法和BIC准则是相合的.最后,该方法应用于车流量数据的时段划分,将一天划分为具有显著特征的6个时段,有助于交通部门采取相应策略,为优化交通灯信号配时提供参考依据.
【机 构】
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东北师范大学经济与管理学院,吉林长春130117;东北师范大学应用统计教育部重点实验室,吉林长春130024;东北师范大学数学与统计学院,吉林长春130024;东北师范大学应用统计教育部重点实验室,吉
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有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具.本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合模型,并推导出相应的EM算法,再通过BIC准则确定混合成分个数.该方法的优点是可以将相邻周期上距离较近的数据聚为一类.模拟研究显示,在具体参数设置下,EM算法和BIC准则是相合的.最后,该方法应用于车流量数据的时段划分,将一天划分为具有显著特征的6个时段,有助于交通部门采取相应策略,为优化交通灯信号配时提供参考依据.
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