采用评价指标的最优值或最劣值，也可根据评价目的确定其他参照值。设评价指标献率约，可以认为综合反映了交通拥堵状况。交通拥堵状况聚类结果如图所示。图中圆圈表示每类城市的类中心，虚线圈表示同类城市。图交通拥堵状况聚类结果结果分析图城市交通拥堵维特征根据图及座城市的指标，将城市交通状况划分为严重拥堵较为拥堵交通顺畅个等级，其中严重拥堵的城市包括北京重庆哈尔滨个城市较为拥堵的城市包括贵阳呼和浩特长沙等个城市交通顺畅的城市包括昆明厦门福州等个城市。聚类结果与文献的分析结论基本致。哈尔滨北京重庆指标标准化后的值建立比较序列矩阵，运用式，分别计算该指标与其他指标之间的关联度。同理依次确定参考序列矩阵与比较序列矩阵，计算各个指标之间的关联度，以参考序列指标为横轴，比较序列指标为纵轴，建立关联度矩阵。再根据指标关联度大小，依次排序，得出较为重要的影响因素，进行相关评价。数据处理及分析以个城市交通拥堵状况指标观测数据构建参考序列矩阵，以交通基础设施指标国民经济与社会发展指标观测数据构建比较序列矩阵，分别计算与的关联度。同理在城市交通状况分析指标体聚类与灰色关联分析基础上分析城市交通状况公路运输论文堵状况聚类结果如图所示。图中圆圈表示每类城市的类中心，虚线圈表示同类城市。图交通拥堵状况聚类结果结果分析图城市交通拥堵维特征根据图及座城市的指标，将城市交通状况划分为严重拥堵较为拥堵交通顺畅个等级，其中严重拥堵的城市包括北京重庆哈尔滨个城市较为拥堵的城市包括贵阳呼和浩特长沙等个城市交通顺畅的城市包括昆明厦门福州等个城市。聚类结果与文献的分析结论基本致。哈尔滨北京重庆指标标准化后的数值如图所示。由图可知哈尔滨项指标均较高，位列排序，探索影响城市拥堵的主导因素。确定参考序列矩阵和比较序列矩阵参考序列矩阵般采用评价指标的最优值或最劣值，也可根据评价目的确定其他参照值。设评价指标为个，每个指标有个观测值，建立比较序列矩阵。分别表述为⋯⋯⋯⋯⋯⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⋮⋮⋯⋯⋯⋮⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥，⋯种数据挖掘方法挖掘交通运行相关数据，但在对客观指标进行深度挖掘研究交通拥堵影响因素方面稍显不足。另外，对城市交通基础设施国民经济与社会发展对交通拥堵状况的实际影响规律缺乏总结。为此，本文选取全国个重点城市作为研究对象，构建城市交通状况分析指标体系，运用聚类理论划分城市交通拥堵等级，通过灰色系统理论分析城市拥堵与交通基础设施建设国民经济与社会发展水平之间的内在关联，研究城市拥堵成因，探索相应的城市交通发展对策与思路。聚类与灰色关联分析基础上分析城市交通文献利用图像处理技术对监控视频进步处理，实时检测城市交通拥堵状况，为交通决策提供理论依据。文献建立基于北京上海广州深圳交通运行数据的聚类分析数学模型，研究不同城市间交通拥堵状况及缓堵政策的异同性。文献基于应用程序编程接口，规划路径数据与地理信息系统，可视化技术，对比分析我国重点城市步行小汽车公交车种出行方式的可达性特征，提出强化公交优明城市每千人民用汽车拥有量与建设区道路密度是影响交通拥堵状况的主导因素，每万人公共汽车拥有量从业人口密度以及常住人口密度为主要间接影响因素。关键词聚类交通拥堵交通状况城市交通灰色关联分析引言近年来，随着社会经济的持续发展与城市居民生活水平的提高，机动化出行需求急剧增加，尤其是私人机动化出行迅猛增长，由此产生的城市交通拥堵日益严重。随着人工智能科学计算机器学习模式识别等数据挖掘技术的成熟，探索交通大数据与城市交通治理的前沿趋势，深层次挖掘城市交通拥堵问题路网交通状态时空特征分析技术，以提升城市交通规划与管理决策的支持水平。方法基础聚类分析具有原理简明收敛快速聚类效果较优等优势，本文运用聚类法对交通拥堵状况数据集进行聚类。该方法的基本思想为把所有观测值划分为类，使每类中的观测值距离该类的中心即类均值较其余类的中心更近，且类和类之间尽可能的远离。具体为从所有观测值中任选个作为类中心分别计算其余每个观测值与每个类中心的距离，距哪个类中心最近，则该观测值划分至该类中心所属的集合，共组成类通状况与交通基础设施建设国民经济与社会发展水平之间的内在关联。研究表明城市每千人民用汽车拥有量与建设区道路密度是影响交通拥堵状况的主导因素，每万人公共汽车拥有量从业人口密度以及常住人口密度为主要间接影响因素。关键词聚类交通拥堵交通状况城市交通灰色关联分析引言近年来，随着社会经济的持续发展与城市居民生活水平的提高，机动化出行需求急剧增加，尤其是私人机动化出行迅猛增长，由此产生的城市交通拥堵日益严重。随着人工智能科学计算机器学习模式识别等数据挖掘技术的成熟状态进行评价分析，并将评价结果用于关联规则挖掘中，研究出行潜在规律，为交通规划决策提供技术支撑。目前多数研究侧重于城市交通拥堵成因分析方面，采用多种数据挖掘方法挖掘交通运行相关数据，但在对客观指标进行深度挖掘研究交通拥堵影响因素方面稍显不足。另外，对城市交通基础设施国民经济与社会发展对交通拥堵状况的实际影响规律缺乏总结。为此，本文选取全国个重点城市作为研究对象，构建城市交通状况分析指标体系，运用聚类理论划分城市交通拥堵等级，通过灰色系统理论分析城市拥堵与交通基础设聚类与灰色关联分析基础上分析城市交通状况公路运输论文，并提出相关改进举措，已成为智慧交通研究的重要课题。为提高交通运营效率和路网通行能力，文献从交通实时数据采集整合分析应用个层次开展研究，提出基于物联网和大数据融合技术的城市交通状况分析方法。文献以浮动车数据可视化分析路网交通空间分布特征，采用空间聚类法实现了城市交通拥堵状况的识别与分类。文献结合车辆全球定位系统，轨迹数据，运用数据挖掘理论，提出种道路网交通状态时空特征分析技术，以提升城市交通规划与管理决策的支持水，Κ∈，式中为第个类集合，为中的观测点，为的中心。摘要为了分析交通拥堵的影响因素，将数据挖掘技术用于城市拥堵成因分析中，提出种基于聚类与灰色系统理论的城市交通状况分析方法。构建包括交通拥堵状况交通基础设施城市国民经济与社会发展的城市交通状况分析指标体系，利用聚类法对全国个重点城市的交通状况进行等级划分，并将划分结果进行灰色关联分析，研究交通状况与交通基础设施建设国民经济与社会发展水平之间的内在关联。研究，式中为参考序列矩阵，其中为第个观测值⋯⋯为比较序列矩阵。文献利用图像处理技术对监控视频进步处理，实时检测城市交通拥堵状况，为交通决策提供理论依据。文献建立基于北京上海广州深圳交通运行数据的聚类分析数学模型，研究不同城市间交通拥堵状况及缓堵政策的异同性。文献基于应用程序编程接口，规划路径数据与地理信息系新计算每类中观测值之间的平均值，作为新类中心重新划分每个观测值到离它最近的类重复步骤，直到所有的类中心不再改变。聚类中常用的距离度量指标为欧几里得距离的平方，−∥−∥Ν∥∥，式中为不同样本的维数值为特征数量。确定数据集的最佳聚类数目，常用的测定方法为手肘法，该方法度量指标为类间误差平方和，指每次聚类完成后，所有观测值到其所属类中心的距离平方和，即∈−探索交通大数据与城市交通治理的前沿趋势，深层次挖掘城市交通拥堵问题，并提出相关改进举措，已成为智慧交通研究的重要课题。为提高交通运营效率和路网通行能力，文献从交通实时数据采集整合分析应用个层次开展研究，提出基于物联网和大数据融合技术的城市交通状况分析方法。文献以浮动车数据可视化分析路网交通空间分布特征，采用空间聚类法实现了城市交通拥堵状况的识别与分类。文献结合车辆全球定位系统，轨迹数据，运用数据挖掘理论，提出种道建设国民经济与社会发展水平之间的内在关联，研究城市拥堵成因，探索相应的城市交通发展对策与思路。聚类与灰色关联分析基础上分析城市交通状况公路运输论文。摘要为了分析交通拥堵的影响因素，将数据挖掘技术用于城市拥堵成因分析中，提出种基于聚类与灰色系统理论的城市交通状况分析方法。构建包括交通拥堵状况交通基础设施城市国民经济与社会发展的城市交通状况分析指标体系，利用聚类法对全国个重点城市的交通状况进行等级划分，并将划分结果进行灰色关联分析，研究交，可视化技术，对比分析我国重点城市步行小汽车公交车种出行方式的可达性特征，提出强化公交优先相关建议。文献以道路平均行程时间及速度作为评价指标，建立评价模型对城市路网交通状况进行评价。文献运用数据挖掘算法，搭建框架，对多个路段之间的拥堵状况进行关联分析。文献采集我国个城市的交通状态和交通基础设施信息数据，构建聚类与相关性分析组合模型，研究城市交通拥堵的原因。文献利用模糊理论对城市交通运行聚类与灰色关联分析基础上分析城市交通状况公路运输论文个，每个指标有个观测值，建立比较序列矩阵。分别表述为⋯⋯⋯⋯⋯⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⋮⋮⋯⋯⋯⋮⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥，⋯⋯⋯⋮⋮⋮⋯值如图所示。由图可知哈尔滨项指标均较高，位列拥堵榜单首位北京重庆拥堵均呈现高峰拥堵严重持续时间长空间蔓延广区域间不均衡严重常发性路段占比高等特点，分别居拥堵榜单第第位。交通拥堵状况关联性分析对严重拥堵城市赋值为，较为拥堵城市赋值为，交通顺畅城市赋值为，对城市交通拥堵状况与交通基础设施建设国民经济与社会发展水平间的关联性进行分析。数据整理参考文献收集整理城市交通基础设施国民经济与社会发展指标数据，进行均值化处理，得出关联性分析数据集，如表所示。表关联性分中，将依次作为参考序列指标，分别计算与其他指标的关联度，建立关联度矩阵。为了观察