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基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

张琳琳 李雪玮 李振龙 王冠

张琳琳, 李雪玮, 李振龙, 王冠. 基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法[J]. 交通信息与安全, 2017, 35(5): 99-105. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.013
引用本文: 张琳琳, 李雪玮, 李振龙, 王冠. 基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法[J]. 交通信息与安全, 2017, 35(5): 99-105. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.013
ZHANG Linlin, LI Xuewei, LI Zhenlong, WANG Guan. An Evaluation Method of Road Operation Condition Based on Two-Stage K-means Clustering[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2017, 35(5): 99-105. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.013
Citation: ZHANG Linlin, LI Xuewei, LI Zhenlong, WANG Guan. An Evaluation Method of Road Operation Condition Based on Two-Stage K-means Clustering[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2017, 35(5): 99-105. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.013

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.013
详细信息
  • 中图分类号: U491.26

An Evaluation Method of Road Operation Condition Based on Two-Stage K-means Clustering

  • 摘要: 为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-10-28

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