基于模糊聚类的城市道路交通状态提取技术

摘要：

　　针对交通状态的模糊性和不确定性，在综合考虑交通流三个参数(流量、速度、占有率)的基础上，设计了城市道路交通状态提取算法。采用模糊聚类技术，对覆盖所有交通状态的历史数据进行聚类分析；根据聚类结果，对交通数据进行判别分析，判断其所属交通状态；最后用实测交通数据进行了状态提取实验，并和问卷调研的统计结果进行了对比分析，结果表明该方法能够有效的进行交通状态的提取，可以准确反应道路使用者的真实感觉。

关键词： 智能交通 城市道路 交通状态提取算法 模糊聚类技术

作者: DOU Hui-li 窦慧丽 LIU Hao-de 刘好德 WU Zhi-zhou 吴志周

作者单位: School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai,China,201804;School of Sciences,Zhej 同济大学交通运输工程学院,上海 201804;浙江林学院理学院,浙江临安311300 Department of Surveying and Geo-informatics,Tongji University,Shanghai China 200092 同济大学测绘与国土信息工程系,上海200092 School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai,China,201804 同济大学交通运输工程学院,上海 201804

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国智能交通年会暨第六届国际节能与新能源汽车创新发展论坛

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 681-686

在线出版日期: 2009-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）