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基于数据挖掘算法的交通状态辨识方法研究
引用本文:蒋延辉,王坚,张慧哲.基于数据挖掘算法的交通状态辨识方法研究[J].数字社区&智能家居,2009(3).
作者姓名:蒋延辉  王坚  张慧哲
作者单位:同济大学CIMS研究中心;
基金项目:国家科技支撑计划项目(2006BAF01A46);;上海市社会发展重大专项项目(06DZ12001);;上海市科技发展基金重点项目(061612058)
摘    要:在分析现有交通状态辨识理论的局限性的基础上,提出了一种新的交通状态辨识模型。此模型针对每种交通状态样本数据都具有一定的相似性,不同状态之间的样本具有相异性的性质,采用数据挖掘方法中的聚类算法对不同状态的交通流数据进行聚类。所提出的模型避免了目前模型中只采用单个交通流参数进行状态识别的缺点,为交通状态的辨识提供了一种新的思路。

关 键 词:交通状态辨识  FCM  数据仓库  数据挖掘  

Traffic Condition Recognition Study Based on Fuzzy Clustering Algorithm
JIANG Yan-hui,WANG Jian,ZHANG Hui-zhe.Traffic Condition Recognition Study Based on Fuzzy Clustering Algorithm[J].Digital Community & Smart Home,2009(3).
Authors:JIANG Yan-hui  WANG Jian  ZHANG Hui-zhe
Affiliation:CIMS Research Center;Tongji University;Shanghai 201804;China
Abstract:A new model of traffic condition recognition is presented based on the research on the thoery of traffic condition recognition available. Aiming to traffic data character that is the same condition data sample have simialar charater and vice versa , the model adopt fuzzy clustering method that is one of data mining method to cluster the traffic data. Compared to other method on region traffic condi- tions recognition application, the proposed method avoid the shortcoming of only using sigle parameter and it...
Keywords:traffic condition recognition  fuzzy clustering method  data warehouse  data mining  
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