【摘 要】
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为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学吉林省道路交通重点实验室
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为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动态聚类方法构造投影指标函数,采用混合蛙跳算法优化投影指标函数的投影方向获得最佳投影方向,并利用仿真数据标定了交通状态判别阈值.结合仿真数据和实测数据进行了实验验证和对比分析.实验结果表明,投影寻踪动态聚类模型能够有效提高快速路交通状态判别精度,平均判别率为97.01%,平均误判率为0.86%,平均判别精度分别比BP神经网络模型和模糊C均值聚类模型方法提高了8.9%和4.5%.
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