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首先选用较多的交通参数,设计提出了基于聚类方法的细粒度交通模式划分算法,将交通模式划分为较多的类别。结合实际数据,进行了实验,在四个路段参数的基础上,划分得到了十类交通模式。这其中都用到了模糊集合划分和定性推理。使用状态核确定一系列模式,随后系统状态被划分成若干个模式。提出了模式转移方程来描述在定性推理基础之上的状态转移,并从模式转移的角度进一步研究了系统的稳定性。一个城市交通系统的应用实例显示了本文提出方法的有效性,可以看出细粒度交通模式划分要比粗粒度有更多的优势,同时得出了聚类算法在细粒度交通模式划分中的劣势。     

基于马尔科夫链间距模型的静态车队车距分布解释

实际观测表明,路边停车区泊车时的车间距分布符合高斯幺正系综分布,而道路交叉口红灯前车辆排队时的车间距分布符合高斯辛系综分布.文章探究了这两者的差别,并提出了一种基于马尔科夫链间距模型的解释.计算机仿真的结果表明,这个模型能较好的解释为什么在相似车辆运动情形下会产生2种不尽相同的分布;表明马尔科夫链间距模型可以广泛应用于交通仿真领域.