【摘 要】
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根据道路交通流检测节点收集的交通流数据的隐含特征,可以对分布在道路网络空间中的交通流检测节点进行空间聚类分析,使空间上关联且具有相似性质的交通流聚成一类.通过交通
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系,上海,200433
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根据道路交通流检测节点收集的交通流数据的隐含特征,可以对分布在道路网络空间中的交通流检测节点进行空间聚类分析,使空间上关联且具有相似性质的交通流聚成一类.通过交通流的空间聚类分析,发现交通流在道路网络上的空间分布模式,对于智能交通系统的区域交通信号控制、动态交通分配、路径诱导等具有重要应用价值.基于凝聚层次聚类算法思想,设计了一个高效的交通流空间聚类算法ESCA-TF. ESCA-TF无需执行复杂的空间连接和空间合并操作,其时间复杂度为O(nlogn)、空间复杂度为O(n2).在实际数据上进行实验,比较了ESCA-TF算法与其他的基于网络拓扑结构的空间聚类算法.实验证明,ESCA-TF算法具有较好的时空性能和聚类效果。
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