【摘 要】
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宏观基本图可从宏观层面对路网交通状态进行判别,但只能判别路网交通是否处于过饱和状态,无法进一步划分路网交通状态,而谱聚类算法能有效地对样本数据进行分类。鉴于此,文章
【基金项目】
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2020年校级大学生科技创新项目(GDCP-ZX-2019-027-N2,GDCP-ZX-2019-025-N2),2020年广东大学生科技创新培育专项资金项目(pdjh202b0980)
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宏观基本图可从宏观层面对路网交通状态进行判别,但只能判别路网交通是否处于过饱和状态,无法进一步划分路网交通状态,而谱聚类算法能有效地对样本数据进行分类。鉴于此,文章提出基于宏观基本图和谱聚类的路网交通状态判别方法,首先利用浮动车估测法得到路网宏观基本图,然后依据谱聚类算法,对路网宏观基本图进行聚类分析,从而将路网交通状态划分为四个等级(低峰、平峰、高峰、过饱和)。为了验证算法的有效性,以广州市越秀区北京路周边路网为例,建立基于VISSIM的微观交通仿真模型,设定浮动车比例为30%,估测路网宏观基本图,然后
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