文献类型：期刊文章

作　　者：刘宗锋[1] 杨凯利[1] 吴鲁香[2] 吴东平[3]

LIU Zongfeng;YANG Kaili;WU Luxiang;WU Dongping(College of Transportation,Shandong University Of Science and Technology,Qingdao 266590,China;Transportation Engineering,Shenyang Jianzhu University,Shenyang 110168,China;Shandong Hualing Cable Co.,Ltd,Jinan 250220,China)

机构地区：[1]山东科技大学交通学院,青岛266590 [2]沈阳建筑大学交通工程学院,沈阳110168 [3]山东华凌电缆有限公司,济南250220

出　　处：《交通工程》

年　　份：2022

卷　　号：22

期　　号：5

起止页码：91-96

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为准确、有效判别城市交叉口交通状态,提出了一种基于聚类算法的城市交叉口交通状态判别方法.该方法针对交叉口交通流的变化特性及拥堵强度,将交通状态分为畅通、缓行、拥堵3类,选取平均排队长度、平均延误、饱和度3个交通参数为判别指标,利用基于模糊K均值聚类(K-means)算法和熵权法加权的改进模糊C均值聚类(FCM)算法确定交通状态,并以济南市为例验证判别算法的有效性.实例仿真结果表明:与传统的FCM算法相比,改进的FCM算法的目标函数值降低了76.0%,迭代次数减少了28.6%,同时利用划分系数(PC)和划分熵系数(PE)的评价结果更优,验证了所提的方法对城市交叉口交通状态判别的准确性更高.

关 键 词：智能交通系统 改进的FCM算法  熵权法 交通状态判别

分 类 号：U491[物流管理与工程类]