【摘 要】
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针对城市交通运行状态模式分类研究实验对象单一、标准方法适用性较差的问题,提出一种基于高斯混合分等级随机抽样聚类的交通运行状态模式分类方法。采用相对速度作为聚类指
【机 构】
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中山大学智能工程学院,广东省智能交通系统重点实验室,佛山交通运行监测中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1601001),佛山市交通运输局项目(440600-201811-215001-0017)
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针对城市交通运行状态模式分类研究实验对象单一、标准方法适用性较差的问题,提出一种基于高斯混合分等级随机抽样聚类的交通运行状态模式分类方法。采用相对速度作为聚类指标,利用分等级随机抽样的方法,从组成城市路网6种主要道路等级的路段中分别进行随机采样,在此基础上比较不同采样数下的聚类结果。实验结果表明:当采样路段数在3000条以上时,该方法NMI指标维持在0.95以上,聚类结果基本保持稳定;当交通运行状态模式数为5时最为合理,与其他模式数的结果相比,此时聚类中心没有明显重合,DBI指标最小;与国标、FCM和K-
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