路中图分类号文献标识码文章编号。如果前后中心点矩阵间距离小于个阈值，则表明当前为较优截断距离，停止迭代。否则回到第步继续迭代。式中，为最终聚类个数，为特征参数个数，本文中取。本文通过改进找到个聚类中心，分别对应自由流稳定流拥挤流堵塞流种交通状态模式。找到类交通状态模式聚类中心点后，根据欧式距离最短原则，对交通数据样本点逐遍历，判断样本点离哪个中心点的欧式距离最短，则归为相应的交通状态模式类。基于的交通状态模式分类是种基于目标函数的分类算法，通过求解带约束条件的目标函数将聚类问题转基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿代完成，得到隶属度矩阵与个交通状态模式中心，通过隶属度矩阵完成未分类交通数据点的分类得到类交通状态模式数据集。基于组合算法的交通状态模式分类的初始聚类中心点是随机选择的，在算法迭代过程中有可能使目标函数陷入局部最优，导致过早迭代完成使得分类效果不佳能较准确的找到聚类中心点，但分类过程是遵循欧式距离最短原则，如果要分类的交通数据点离几个交通状态模式中心点的距离都致时，则容易发生错分从而影响分类总体结果。基于此，本文采用与组合心点的欧式距离最短，则归为相应的交通状态模式类。基于的交通状态模式分类是种基于目标函数的分类算法，通过求解带约束条件的目标函数将聚类问题转换成非线性规划问题，之后通过迭代优化得到满意的聚类结果。待求解的目标函数为式中，为待分类的交通数据集，其中，代表第个交通数据点的平均车速时间占有率与流量表示聚类中心矩阵为最终输出的隶属度矩阵，为隶属度矩阵中第行第列的隶属度为第个聚类中心与第个样本间的欧式距离为加权指数，令设定聚类中心数为，即。第步在当前取值下引言交通信号控制是解决城市交通拥堵的有效方法之。随着信息技术摘要交通状态模式分类在城市交通控制系统中具有重要的应用价值，本文以车流量平均速度时间占有率为特征参数，利用算法与算法进行组合，给出种新的交通状态模式分类算法。针对广州市快速路交通流实测数据进行了仿真，结果表明组合算法是可行的，且分别比和算法有更高的分类准确率。关键词决策图模糊聚类交通状态模式截断距离密度峰值快速路中图分类号文献标识码文章编号速路或交通路段进行交通状态模式分类是否有效则需进步研究。参考文献姜桂艳道路交通状态判别技术与应用北京人民交通出版社，庄斌，杨晓光，李克平道路交通拥挤事件判别准则出聚类中心和隶属度矩阵否则，重新回到第步求隶属度矩阵，继续迭代。迭代完成，得到隶属度矩阵与个交通状态模式中心，通过隶属度矩阵完成未分类交通数据点的分类得到类交通状态模式数据集。仿真结果分析本文采用的数据为广州市快速路完整周的交通流数据，车辆检测器类型为地感线圈，车辆类型都相应的折算成标准小客车类型，采集参数为流量时间占有率平均速度，每分钟作为个样本数据，总共样本数据个。表为种算法分别对交通状态模式分类后的各类交通状态模式的分类准确率，准确率定义是，对于类交通状。基于聚类算法的交通状态模式分类基于的交通状态模式分类能全局遍历数据点确定聚类中心，确定的聚类中心同时具有以下两个特点聚类中心点本身的密度大，且密度大于周围邻居点密度聚类中心点与其他文在和的基础上，通过准确选取聚类中心点，用模糊均值聚类算法将历史交通流数据进行分类，并利用软件进行仿真，结果表明所采用的组合算法在交通状态模式分类上是可行的，且分别比和具有更高的准确率。需要指出的是，本文所给出的算法对该快速路是有效的，对其他快速路或交通路段进行交通状态模式分类是否有效则需进步研究。参考文献姜桂艳道路交通状态判别技术与应用北京人民交通出版社，基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿检测算法中国公路学报，李清泉，高德荃，杨必胜基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类吉林大学学报工学版，吉林大学学报，。用隶属度最大原则进行分类，但由推导公式公式得知隶属度矩阵的计算与聚类中心点的选择有很大关系，更合理的聚类中心点会计算出更合理的隶属度矩阵，因此组合算法的分类效果优于。结语本文在和的基础上，通过准确选取聚类中心点，用模糊均值聚类算法将历史交通流数据进行分类，并利用软件进行仿真，结果表明所采用的组合算法在交通状态模式分类上是可行的，且分别比和具有更高的准确率。需要指出的是，本文所给出的算法对该快速路是有效的，对其他真结果分析本文采用的数据为广州市快速路完整周的交通流数据，车辆检测器类型为地感线圈，车辆类型都相应的折算成标准小客车类型，采集参数为流量时间占有率平均速度，每分钟作为个样本数据，总共样本数据个。表为种算法分别对交通状态模式分类后的各类交通状态模式的分类准确率，准确率定义是，对于类交通状态模式，分类正确的交通样本数与类交通状态模式样本总数比值，计算公式为式中，为分类准确率，为分类正确的交通样本数，为类交通状态模式样本总数。由表得知组合算法比有更高模式，分类正确的交通样本数与类交通状态模式样本总数比值，计算公式为式中，为分类准确率，为分类正确的交通样本数，为类交通状态模式样本总数。由表得知组合算法比有更高的准确率，的分类过程是遵循欧式距离最短原则，待分类的交通数据点离几个交通状态模式中心点的距离都致时，容易发生错分，而组合算法采用隶属度最大原则进行分类，会考虑整体交通样本点计算隶属度矩阵，从而得到各交通样本点较理想的分类同时从表中可得知组合算法比准确率高，这两种算法虽然都采密度比它大的数据点之间的距离大。对于待聚类的交通数据集，其中，代表第个交通数据点的平均车速时间占有率与流量，定义表示数据点和之间的距离。对于中的任何数据点，为其定义和两个量，分别对应上述特点中的密度与距离。局部密度其中函数，参数为截断距离，需要事先指定。基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿。第步设定聚类中心点个数为初始化聚类中心点矩阵为迭代次数阈值，设置计数器。第步计算模糊隶属度矩阵。第步更新模糊聚类中心。第步判断如果，则算法迭代停止，最终庄斌，杨晓光，李克平道路交通拥挤事件判别准则与检测算法中国公路学报，李清泉，高德荃，杨必胜基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类吉林大学学报工学版，吉林大学学报，准确率，的分类过程是遵循欧式距离最短原则，待分类的交通数据点离几个交通状态模式中心点的距离都致时，容易发生错分，而组合算法采用隶属度最大原则进行分类，会考虑整体交通样本点计算隶属度矩阵，从而得到各交通样本点较理想的分类同时从表中可得知组合算法比准确率高，这两种算法虽然都采用隶属度最大原则进行分类，但由推导公式公式得知隶属度矩阵的计算与聚类中心点的选择有很大关系，更合理的聚类中心点会计算出更合理的隶属度矩阵，因此组合算法的分类效果优于。结语本基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿维数灾问题，此时系统将无法实时响应交通流的变化，因此会大大影响信号控制效果。基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿。第步设定聚类中心点个数为初始化聚类中心点矩阵为迭代次数阈值，设置计数器。第步计算模糊隶属度矩阵。第步更新模糊聚类中心。第步判断如果，则算法迭代停止，最终输出聚类中心和隶属度矩阵否则，重新回到第步求隶属度矩阵，继续迭代。迭代完成，得到隶属度矩阵与个交通状态模式中心，通过隶属度矩阵完成未分类交通数据点的分类得到类交通状态模式数据集。成非线性规划问题，之后通过迭代优化得到满意的聚类结果。待求解的目标函数为式中，为待分类的交通数据集，其中，代表第个交通数据点的平均车速时间占有率与流量表示聚类中心矩阵为最终输出的隶属度矩阵，为隶属度矩阵中第行第列的隶属度为第个聚类中心与第个样本间的欧式距离为加权指数，令设定聚类中心数为，即。摘要交通状态模式分类在城市交通控制系统中具有重要的应用价值，本文以车流量平均速度时间占有率为特征参数，利用算法与算法进行组合，给出种新的交通状态模式分类的算法。组合算法在分类过程中能找到较准确的聚类中心，将找到的聚类中心代入作为其初始聚类中心点，然后迭代找到最优聚类中心，从而输出最优聚类结果。基于聚类算法的城市快速路交通状态模式分类论文原稿。第步在当前取值下，使用式计算每个交通数据点的和，作出决策图找出当前的聚类中心点，并构造聚类中心点矩阵。第步判断前后两次迭代获得的聚类中心点个数是否相同，如果不同，则回到第步继续迭代。第步由式计算前后两次迭代获得的聚类中心点矩阵的距离。设当次迭代所构造的聚类中心点矩阵用式计算每个交通数据点的和，作出决策图找出当前的聚类中心点，并构造聚类中心点矩阵。第步判断前后两次迭代获得的聚类中心点个数是否相同，如果不同，则回到第步继续迭代。第步由式计算前后两次迭代获得的聚类中心点矩阵的距离。设当次迭代所构造的聚类中心点矩阵为。如果前后中心点矩阵间距离小于个阈值，则表明当前为较优截断距离，停止迭代。否则回到第步继续迭代。第步更新模糊聚类中心。第步判断如果，则算法迭代停止，最终输出聚类中心和隶属度矩阵否则，重新回到第步求隶属度矩阵，继续迭代。人工智能技术的发展，智能交通信号控制系统的效果已经得到明显改善。然而，现有的智能交通信号控制系统都需要根据交通流状态在线优化配时方案，当路口数规模比较大时，在线优化将会遇到维数灾问题，此时系统将无法实时响应交通流的变化，因此会大大影响信号控制效果。式中，为最终聚类个数，为特征参数个数，本文中取。本文通过改进找到个聚类中心，分别对应自由流稳定流拥挤流堵塞流种交通状态模式。找到类交通状态模式聚类中心点后，根据欧式距离最短原