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交通流状态辨别在智能交通系统中起着十分重要的作用。本文根据对交通流状态辨别研究的分析,提出基于Hough变换方法和模糊C均值聚类方法的交通状态辨别方法。其中,基于Hough变换的图像识别方法用于交通畅通流的辨别,模糊C均值聚类方法用于其它交通状态分类。而且利用快速路固定型交通检测器实时数据进行了实证分析,且与模糊C均值聚类方法进行了对比分析。分析结果表明本文方法与FCM方法相比,更符合于三相交通流理论,且满足城市快速路交通流的特征。该方法可用于交通流状态分析。 相似文献
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城市快速路路段交通流状态评估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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