基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果。以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟。对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果。     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

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%.      

基于模糊聚类的城市交叉口安全评价

交叉口是城市道路网中的重要节点,也是交通事故的多发点,对城市交叉口的安全性进行评价具有重要意义。交通冲突技术是交通领域新兴的一种非事故统计技术,采用典型时段的交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,应用混合型模糊聚类方法,针对福州市八个交叉口建立安全评价模型,结果符合实际情况,该方法具有实用意义。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于时空自相关的道路交通状态聚类方法

城市道路交通状态的识别对交通管理部门进行交通管理控制、出行诱导,以及 道路设施改造具有重要意义.本文运用时空Moran 散点图探索城市道路交通的时空关联 性,并据此构建一种基于时空自相关预分类的道路交通状态层次聚类方法.运用本文所提 出的聚类算法,以北京市二环快速路外环方向的路段为例,进行聚类研究,并分析了各类 型路段的交通状态时空特性.案例研究表明,所提出聚类算法能对道路交通状态进行有效 判断,充分反映交通需求与路网结构之间的内在匹配关系.特别是畅通异质和拥堵异质两 种交通状态的提出,为识别高峰时段路网中的瓶颈路段和能力富余路段提供了一种新的 思路和方法,进而可为完善路网、缓解拥堵及制定交通管理措施提供依据.     

基于模糊聚类与交通冲突的交叉口安全评价研究

交通冲突技术是国际上新兴的一种非事故统计技术。以交通冲突与混合当量交通量的比值(TC／MPCU)为评价指标，采用包含指标权重的模糊聚类迭代模型，评价交叉口安全水平的方法可应用于不同目的的地点安全评价。     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

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人们对交通流状况的判断常常是比较模糊的,本文根据实测快速路交通流数 据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,分别把交通流分成了2类、3类和6类.论文对实验结果进行了分析,并给出了适用于北京快速路交通流状况分类的一些关键参数.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;速度对交通流分类的影响最大,其次是占有率,流量的作用最低;除了在速度很高、速度很低或者占有率很大的情况下可直接判断交通流状况,其他情况下需要根据交通流三个变量来综合判断.     

交通状态划分的参数权重聚类方法研究

由于交通流量、速度、占有率或密度等参数在交通状态划分中作用不同,本文提出了基于参数权重聚类的交通状态划分方法.根据交通参数数据的相似性,应用基于加权欧氏距离的相似性度量方法构建了交通参数评价函数,并用梯度下降法极小化评价函数对交通参数权重进行求解.将交通参数权重应用于模糊C均值聚类算法（FCM）,得到基于参数权重的FCM道路交通状态划分方法.应用提出的模型对选取的实际交通参数数据进行交通状态划分,并与基于欧式距离的FCM状态划分结果对比.研究结果表明,本文提出的方法提高了交通状态划分精度,更接近交通实际运行状况.     

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交通冲突技术是国际交通安全领域新兴开发的非事故统计评价方法，是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法.以昆明市的16个交叉口为研究对象，通过运用模糊C一均值聚类方法，引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为样本特征，提出对具有分时段交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突模糊聚类评价法，为交叉口的安全评价提供一种新的研究途径.     

多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估

针对交通状态单变量判断传统方法的不足,本文建立了基于多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估方法.结合实际交通流数据,利用模糊聚类、K均值聚类等算法对速度、流量等向量进行聚类分析,给出适合当前高速公路特点的交通状况划分方法和关键参数.本文方法能够实时、准确、全面地反映交通流的运行情况,为制定高效的交通管理控制方案及合理的出行方案提供数据基础.     

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合理划分突发事件等级,是应急管理人员迅速、科学调度资源和人员的基础依据,是预案编制的首要前提,也是突发事件应急管理的关键技术.已有的突发事件分级研究重点是事后分级,没有考虑事件发生时的交通保障能力,这会导致分级出现偏差,对应急处置意义不大.此外,大部分研究都是定性的.本文提出了突发事件中分级的定量模型.考虑应急救援的交通保障能力,从突发事件性质,突发事件对社会的影响,以及交通保障能力三个方面提出了突发事件分级的评价指标,接着用模糊层次分析法计算各因素的优先权重,最后以火灾为例验证了提出的模型.     

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已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.