均值聚类方法在交通状态评价中的应用
156-基于FCM城市区域道路交通状态时空分层判别方法
收稿日期：２０１１ ０９ ０６；修回日期：２０１１ １０ ２８ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１７４１７６）；浙江省科技公益项目（２０１０Ｃ３３２４５）；特种装备制造与先进加工技术教育部／浙江省重点实验室开放基金；杭州市社会发展科研专项资助项目（２０１１０５３３Ｂ０２）作者简介：董红召（１９６９ ），男，教授，博士，主要研究方向为智能交通机电系统（ｉｔｓ＠ｚｊｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）；马帅（１９８６ ），女，硕士研究生，主要研究方向为交通数据时空分析；郭明飞（１９７７ ），男，讲师，博士研究生，主要研究方向为智能交通系统．基于ＦＣＭ城市区域道路交通状态时空分层判别方法董红召，马 帅，郭明飞（浙江工业大学智能交通联合研究所，杭州３１００１４）摘 要：为了解决城市区域路网交通状态的时空分析问题，提出了一种基于模糊Ｃ均值聚类（ＦＣＭ）道路交通状态判别模型及分析方法。
通过路网的空间单元交通状态的定量分析和对大量的历史数据进行ＦＣＭ分析，挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心，并将实时采集的交通数据与聚类中心进行匹配，评判其实时交通状态，最后根据空间单元在路网空间分布，获得各状态下点、线、面的空间分层分析结果。
实例结果表明，判别方法能准确地实现区域路网的交通状态时空判别，为交通精细化管理提供辅助决策信息。
关键词：交通状态；时空分析；模糊Ｃ均值聚类中图分类号：Ｕ４９１．３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０１２）０４ １２６３ ０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１２．０４．０１７ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｍｏｄｅｌｆｏｒｕｒｂａｎｒｅｇｉｏｎａｌｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇＤＯＮＧＨｏｎｇ ｚｈａｏ，ＭＡＳｈｕａｉ，ＧＵＯＭｉｎｇ ｆｅｉ（ＩＴＳＪｏｉｎｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒａｒｅａｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔａｒｅａｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｕｎｉｔｏｆｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋ．ＴｈｅｎｇａｉｎｅｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓｏｆｅａｃｈｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｆｏｒｔｈｅｕｎｉｔｏｆｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ａｆｔｅｒｔｈｉｓ，ｉｔｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｒｅａｌ ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｉｔｓｒｅａｌ ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｄａｔａ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｈｅｕｎｉｔｓ’ｓｐａｃｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｅｘａｍｐｌｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｉｓａｎａｌｙｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｉｔａｌｓｏｓｕｐｐｌｉｅｓｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｍａｎａｇｅｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅ；ｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓ；ｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ* 引言对城市道路交通状态准确的把握，是实行高效的精细化交通管理与控制、缓解车路资源矛盾的重要基础。
交通流量的局部区间模糊C均值聚类算法
式 （ ） 求 每 一 样 本 对 于 每 一 个 聚 类 的 隶 属 度 和 均 ２要
为 １ 。在 该 式 条 件 下 求 目标 函 数 ， 式 （） 极 小 值 ， 即 １的 令 对 ｍ 和 ｕｘ 的偏导 数为 ０ 可 得 ｍ 和 ｕ魁必要 条件 ： ｉ （） ， ｉ） （
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｒ ｓ： Ｓ ＶＭ ；ｆ ｚ ｙ ｃ ｍｅ ｎ ｌ ｏ ｔｍ ； ｐ ｅ ｉｔ ｎ； ｓ ｐ ｒ ｔ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｕ ｚ — ａ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒｄｃｉ ｏ ｅ ａａ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｏ ｏ
非 线 性 函 数 估 计 的 支 持 向 量 机 算 法 Ｓ （ｕ ｐ ｒ ＶＭ【 Ｓ ｐ ｏｔ ｌ Ｖｅｔｒ ｃ ｉｅ 是 神 经 网 络 领 域 中 的 一 种 重 要 的 方 法 ． ｃ Ｍａｈｎ ） ｏ 主 要 解 决 函 数 估 值 和 时 间 序 列 预 测 的 问 题 。 年 来 许 多 近 学 者 对 此 作 了 许 多 深 入 的 研 究 ， 仅 形 成 了 一 套 较 为 完 不 备 的 理 论 与 方 法 ， 且 其 应 用 也 是 日趋 广 泛 。但 由 于 该 而 方 法 复 杂 度 高 、 确 度 低 ， 此 ， 文 提 出 了 一 种 对 交 精 为 本 通 流 量 的 确 定 方 法 ， 局 部 区 间 模 糊 Ｃ 均 值 聚 类 算 法 即 （ Ａ Ｃ ， Ａ Ｃ 算 法 是 一 种 可 以 被 广 泛 使 用 的 、 于 Ｌ Ｆ Ｍ） Ｌ Ｆ Ｍ 基 目标 函 数 优 化 的 、 监 督 模 糊 聚 类 方 法 ， 无 需 训 练 样 无 它 本 ， 过 迭 代 执 行 分 类 算 法 来 提 取 各 类 的 特 征 值 。该 算 通
K均值算法在智能交通管理中的应用技巧(Ⅰ)
在当代社会，随着城市化进程的加快和人口数量的增加，智能交通管理成为了一个备受关注的领域。
如何通过有效的技术手段来提高交通效率，减少交通事故，成为了交通管理部门和科研人员所思考的重要问题。
K均值算法作为一种常用的聚类算法，在智能交通管理中也有着广泛的应用。
本文将从K均值算法的原理、优势和应用技巧等方面进行论述。
K均值算法，又称为K-means算法，是一种常用的聚类算法。
它通过不断迭代的方式，将数据集划分为K个簇，使得簇内的数据点相互之间的距离尽可能小，而簇间的距离尽可能大。
K均值算法的原理简单易懂，计算效率高，因此在智能交通管理中得到了广泛的应用。
首先，K均值算法在智能交通管理中的应用之一是交通流量预测。
通过对历史交通数据的分析，可以利用K均值算法将城市道路划分为不同的簇，从而对不同的路段的交通流量进行预测。
这有助于交通管理部门合理安排交通信号灯，减少路口拥堵，提高交通效率。
其次，K均值算法在智能交通管理中还可以用于交通事故预测。
通过对历史交通事故数据的分析，可以利用K均值算法将城市道路划分为不同的簇，进而对不同路段的交通事故风险进行预测。
这有助于交通管理部门采取针对性的交通安全措施，减少交通事故的发生。
另外，K均值算法还可以用于交通拥堵检测。
通过对实时交通数据的分析，可以利用K均值算法将城市道路划分为不同的簇，进而检测出交通拥堵的路段。
这有助于交通管理部门实时调整交通信号灯，疏导交通拥堵，减少交通事故的发生。
除了上述应用之外，K均值算法在智能交通管理中还有着许多其他的应用。
例如，它可以用于交通信号灯优化、道路规划优化、交通路况实时监测等方面。
通过对交通数据的分析和处理，结合K均值算法的应用，有助于提高城市交通的智能化水平，减少交通拥堵，提高交通效率。
当然，K均值算法在智能交通管理中的应用也存在一些技巧和注意事项。
首先，对于大规模城市交通数据的处理，需要考虑算法的计算效率和精度。
其次，在进行数据聚类之前，需要对原始数据进行预处理和特征选择，以提高算法的准确度。
城市交通拥挤事件的模糊C均值聚类识别方法研究
就越大。
9：10-9：15 0.9311 12：40-12：45 0.6320 0：40-0：45 0.0948
2.2 计算步骤：
9：15-9：20 0.8969 12：45-12：50 0.5987 0：45-0：50 0.1030
①选择一个常数 ε>0，置迭代次数 k=0，随机给出聚类中心矩阵 V（0）。 9：20-9：25 0.9470 12：50-12：55 0.7062 0：50-0：55 0.1982
基金项目：国家自然科学基金（51008196），上海市重点学科项目（S30504）， 度，uij 满足下述条件:
上海市研究生创新基金（JWCXSL1002），上海市科委科技攻关项
①uij∈[0，1]；
目（10dz21510700）。
②每个样本对全部聚类中心的隶属度之和为 1；
作 者 简 介 ：吴宏娜（1984-），女，辽宁阜新人，上海理工大学硕士研究生，研究
achieves the purpose of traffic congestion incident identification.
关键词： 模糊聚类；交通拥挤事件；交通流；事件识别
Key words： fuzzy clustering; traffic congestion incident; traffic flow; incident identification
nc
ΣΣ minJm（U，V）=
m2
uij dij
j=1 i=1
（1<m<∞）
其约束条件为：
燮c
Σ 燮
燮
燮
燮 燮
i=1
uij =1坌j
燮
u燮
燮 ij
基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究
ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｔ ｏ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｙ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｌ ｆ ｏ ｗ ｗ ａ ｓ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｄ
交 通 是 否 处 于 拥 挤 状 态 …。这 些 阈值 选 择 的 准 确 维数 据 空 间分 布 的 样 本 分 成 特 定 数 目的 类 。Ｆ ＣＭ 性 将 对 交 通 状 态 判 别 的结 果 产 生 很 大影 响 。 而 在 是 把 ｎ个 向 量 ｘ ．（ ｉ ＿ １ ，２ ，３ ， … ，ｎ ）分 为 ｃ个
ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｌｏ ｆ ｗ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｌ ｙ ， ｏ ｃ ｃ ｕ ｐ ａ ｎ ｃ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ， ｌ ｆ ｏ ｗ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｓ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｔ ｒ ａ 衔Ｃ ｌｏ ｆ ｗ； ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ； ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｃ． ｍｅ ａ ｎ ｓ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｓ ｔ ｕｄｙ ｏ ｎ ｉ ｄｅ ｎｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ Ｏ ｎ Ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｆ ｉｃ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ｕｚ ｚ ｙ Ｃ． ｍｅ ａ ｎｓ
ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
ＺＨＡＮＧ Ｙｕ ｎ ｙ ｕ ｎ
种 参 数 对 交通 状 态 判 别 的 影 响 。 分 析 结 果 表 明 ： 用模 糊 聚 类 进 行 交通 流 状 况 分 类是 一 种 可 行 的方
交通状态判别
交通状态判别一、案例背景介绍随着机动车保有量的不断上升，城市的快速发展在促进经济繁荣、社会进步的同时，也不可避免的带来了交通拥堵问题。
在交通发展的过程当中，交通拥堵是诸多问题中产生频率最高、影响最大、持续时间最长的一个。
交通拥堵增加了人们上下班的时间代价和精神压力，降低了城市运行效率，还给国民经济带来不可估量的经济损失。
交通拥堵的产生从表面看是由城市现有的路网资源与实际的出行需求之间的矛盾导致，而根本原因是城市路网规划不合理，与城市当前发展之间的失衡造成路网负荷增加、交通运行稳定性下降。
为了实现对交通秩序的实时监测和控制，城市道路和高速公路两侧布置了大量的交通数据检测器，每天可以产生千万级别的数据。
这些交通数据体量巨大、数据结构多种多样、价值丰富却又密度低，具有大数据的典型特征。
近年来，针对这些海量的交通数据如何建立有效的分析和处理流程，从中挖掘出有价值的信息，成为智能交通系统的重点研究方向。
二、多模型建模理论多模型建模方法就是对训练数据建立多个子模型，把子模型对测试数据的分析通过某种方法结合，形成最后的分析结果。
单模型结构是对非线性系统建立数学模型时的最基本方法，一般先对样本数据使用不同的理论建立一系列不同的模型，从中选择性能最优或次优的模型参与实际的应用。
对于复杂的非线性系统，单模型是一种整体上的近似解。
Bates和Granger于1969年首次提出将多个数学模型连接以提高模型的预测能力、提高系统鲁棒性的方法，自此以后多模型建模方法在时间序列分析、状态预测估计、化工预警控制等多个领域得到广泛的研究和应用。
在模型的训练过程中，通常需要收集较多的样本数据以保证神经网络对实际生产过程的充分反映。
如果样本规模较大，神经网络的结构比较庞大、训练时间加长，实际训练中先对样本聚类分析得到规模较小的子集，理论上每个样本子集的学习速度将会加快且网络结构更加紧凑，总时间也会降低。
另外，当样本数目较大时，部分数据在距离意义上相邻较近，对应的输出在距离意义上却较远，这样的样本虽然仍可以使用单个神经网络学习，但是学习之后模型的泛化能力较差。
《2024年度基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》范文
《基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，交通标志识别技术已成为自动驾驶和智能车辆导航系统的重要组成部分。
准确、快速地识别交通标志对于提高道路安全、驾驶便利性以及自动驾驶系统的智能化水平具有重要意义。
本文提出了一种基于模糊C均值聚类与支持向量机（SVM）的交通标志识别方法，通过将两者结合，实现交通标志的准确、高效识别。
二、交通标志识别技术研究现状当前，交通标志识别技术主要采用机器视觉、模式识别等方法。
其中，基于聚类的图像分割技术和基于分类的识别技术是两种主要的技术手段。
然而，传统的聚类算法和分类算法在处理复杂多变的交通标志图像时，往往存在识别率不高、鲁棒性不强等问题。
因此，本研究将模糊C均值聚类与支持向量机相结合，以提高交通标志识别的准确性和鲁棒性。
三、模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种基于划分的聚类算法，通过优化目标函数将数据划分为C个模糊聚类。
该算法能够处理数据的不确定性和模糊性，适用于处理复杂多变的交通标志图像。
在交通标志识别中，我们利用模糊C均值聚类算法对图像进行预处理，提取出交通标志的初步特征。
四、支持向量机分类器支持向量机是一种基于监督学习的分类算法，通过寻找能够将不同类别数据正确分隔的超平面来实现分类。
在交通标志识别中，我们将提取出的特征向量作为SVM的输入，通过训练SVM 分类器来实现对交通标志的准确识别。
SVM分类器具有较好的泛化能力和鲁棒性，能够处理高维、非线性的分类问题。
五、模糊C均值聚类与支持向量机的结合本研究将模糊C均值聚类与支持向量机相结合，首先利用模糊C均值聚类算法对交通标志图像进行预处理，提取出初步的特征。
然后，将特征向量输入到SVM分类器中进行训练和识别。
在训练过程中，我们采用了交叉验证的方法，通过调整SVM的参数来优化模型的性能。
最终，我们得到了一个能够准确、高效地识别各种交通标志的模型。
六、实验结果与分析我们在多个不同场景下的交通标志图像数据集上进行了实验，将本文提出的基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法与传统的聚类算法和分类算法进行了比较。
模糊C-均值聚类算法在动态汽车衡中的应用
ｕｓ ｅ ｆ ｕ ｌ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｔ ｈ ａ ｔ ｍｏ ｓ ｌｙ ｔ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ｌ ａ ｍａ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ， ｔ ｈ ｕ ｓ ｔ ｈ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ ｌ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｅ ｎｈ ａ ｎｃ ｉ ｎ ｇ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｂｌ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｍ ｒ ｔ ｏ ｃ ｏ ｎ ｄ ｕ ｃ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ
饧 叠 理
（ 三 江学 院电 气与 自动化 工程 学院 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ １ ２ ）
摘
要 ：为 了提高动 态汽 车衡 的测量 精度 ， 针对 测量 数据 的信 号处 理 问题 ， 采 用 小波 变 换对 动 态 汽 车衡 测 量数 据 进行 数 字滤 波 。小
波变换 不但 能 滤除测 量数 据 中的噪声 信号 ， 而且 能很 好地 保 留信号 的突变 部 分 。同时 ， 通过 提 取 ５尺度 小 波 系数 作 为模 糊 ｃ ． 均值 聚
类 算法 的 聚类样 本 ， 有 效识 别 出最接 近车 辆实 际质量 的有 用称 重数 据 ， 提 高 了称重精 度 。试验 结果 表 明 ， 采 用 小波 变换 对 动态 汽 车衡
高速公路交通事故类平均系统聚类法实证分析
类 的方 法在 交通 的应用 日益 广泛 ， 彪 ［用 ｗａ 吴 ］ ｒ ｄ聚类 法对 道 路交 通 事故 进 行 多元 统 计 分 析 ， 莹 用 聚 黎 ｊ 类分析 对北 京 各区之 问公共 汽车交 通状 况进 行分 析 ， 是类平 均 法用 于交通 事故 形态 分析 相对较 少 ， 没 但 且 有实质 性 的建议 ， 本文 在道路 交通 事故 统计指 标 的基础 上 ， 用 系统聚类 分 析 中的类平 均法 对沪 昆高 速公 选
盖 了道路 交通事 故所 造成各 种损 害 的主要方 面 ， 表征 的交 通 事故 情 况 直观 、 明确 ， 而且 这 ４项 指 标 相对 比
收 稿 日期 ：０００—１ ２ １－９０
作者简介 ： 查伟雄（９ ３ ， ， １６ 一）男 教授 ， 研究方 向为交通运输经济 。
１４ １
华
东
交
目前在 高速公 路管 理过程 中还 存在 着一定 的缺 陷 ， 有针 对性 。 没
２ 聚 类 的 适应 性分 析
反映 同一事 物特 点 的变量有 很 多 ， 我们 往往 根据 所研 究 的 问题选 择 部分 变 量对 事 物 的某 一 方 面进 行 研究 。国 内外通 常采 用交 通事故 次数 、 死亡 人数 、 受伤 人数 以及 直接经 济损 失这 ４项指标 用 于统计 分 析道 路交 通事 故状 况 ， ４ 指标 既是认 识交 通 事故 的起 点 ， 是构 造 其他 交 通 事 故统 计 指标 的基 础 ， 这 项 又 基本 涵
很 大程 度 上 反 应 事 故 原 因 ， 利 于相 关部 门采 取 相 应 的措 施 。 有 关 键 词： 道路 交通事故 ； 类平均法； 聚类分析 ； 事故形态 中 图分 类 号 ：４ １３ Ｕ ９ ．１ 文献 标 识 码 ： Ａ
k均值聚类改进与行驶工况构建研究
主题词：K 均值聚类 短行程 主成分分析 汽车行驶工况
中图分类号：U491.1
文献标识码：A
DOI: 10.19620/ki.1000-3703.20181380
Research on Improved K-Means and Driving Cycle Construction
Liu Zitan1, Zhu Ping1, Liu Xupeng2, Liu Zhao1 （1. Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240; 2. SAIC Volkswagen Automobile Co., Ltd., Shanghai 201805）
我国汽车行驶工况方面的标准、试验方法、测试手 段等全面沿用新欧洲行驶工况（New European Driving Cycle，NEDC），但其与中国的相似程度较低。李孟良等 学者根据采集的北京市、上海市、广州市实际道路工况 提出了 QC/T 759—2006《汽车试验用城市运转循环》，但 该工况提出较早，对当前广州市实际交通状况的适应性
对 K 均值聚类稳定性较差的缺陷进行改进研究，将改进 后的聚类方法应用于工况构建，生成了广州市行驶工况
样本质量有一定要求。表 1 显示了收集数据的基本信 息。每日数据由多个短行程组成，数据记录从汽车起动
2019 年 第 11 期
程、主成分分析、聚类分析等方法对上海市公交车进行 研究，生成了最优短行程组合[7]。吉林大学秦大同等利 用 K 均值聚类算法与工况选择方法构建了较为精准的 区域行驶工况[8]。李孟良等学者采集了北京、上海和广州 车辆行驶速度等运动学特征，生成 3 个城市的工况并与 ECE 15 工况相比较，说明中国城市行驶工况的特点 。 [9] 彭美春等学者沿广州市中心区 2 条典型公交线路进 行 试 验 ，得 到 广 州 市 公 交 车 行驶工况并与欧洲瞬态 循环（European Transient Cycle，ETC）城市工况进行了 比较[10]。
聚类算法在交通流分析中的应用研究
聚类算法在交通流分析中的应用研究随着城市交通的日益繁忙和交通工具的不断增加，交通流分析日益成为研究的重点。
聚类分析以其在数据降维、分类和预测等方面的优异表现，在交通流分析中得到了广泛应用。
本文将从聚类算法在交通流分析中的应用研究出发，探讨聚类算法（包括k-means、DBSCAN、谱聚类等）在交通流量和路况预测方面的应用，丰富交通流分析研究领域的内容，为城市交通管理提供参考。
第一部分：简介交通流分析研究起源于十九世纪末的交通运输工程学，当时交通流量主要考虑的是车流量与车辆速度。
如今，随着信息技术的发展以及交通设备、数据采集设备的应用，交通流量分析已经升级为平面、立体交通流量分布、路况监测等方面的预测和研究。
由于交通流入住的不稳定性，交通监测不可避免地涉及到一定的不确定性，同时在数据预测中，传统的线性模型由于其拟合不足、过度拟合等缺陷，经常出现误差较大的问题。
本文第一部分将介绍聚类算法在交通流分析中的应用研究，说明聚类算法的特点和应用场景。
第二部分：聚类算法的基本理论及算法实现聚类算法是一种无监督学习方法，常用于将样本划分成若干组（聚类），使得组内差异尽可能小，而组间差异尽可能大。
聚类算法（k-means、DBSCAN、谱聚类等）的基本理论及算法实现也有较大区别。
在选取聚类算法时，需结合需求，进行分类考虑。
本文第二部分将介绍k-means、DBSCAN、谱聚类的基础理论和算法实现，并探讨它们在交通流分析中的应用。
第三部分：聚类算法在交通流量预测中的应用在交通流量预测方面，聚类算法也得到了广泛应用。
交通流量预测的研究主要分为两个方面：一是通过历史交通数据预测未来的交通流量，二是通过实时数据预测畅通的交通路线。
而聚类算法在这两方面都有应用。
(1) 历史交通数据分析预测：通过对历史交通数据进行预测，可以初步预测未来交通的流量及拥挤程度，从而为城市交通规划、交通计算提供依据。
聚类算法被广泛应用于交通流量预测中，通过对历史数据的聚类处理，得到具有代表性的交通流量模型，从而增强预测效果，提高预测精度。
K均值算法在智能交通系统中的应用技巧(七)
智能交通系统是在城市交通管理中应用智能技术和信息化手段，以提高交通运行效率、减少交通事故、缓解交通拥堵等目的。
而K均值算法作为一种经典的聚类算法，在智能交通系统中有着广泛的应用。
本文将从K均值算法的原理、在智能交通系统中的应用以及应用技巧等方面展开论述。
K均值算法的原理K均值算法是一种基于距离的聚类算法，其原理是将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的样本之间的相似度高，而不同簇之间的相似度低。
具体而言，K均值算法通过不断迭代更新簇的均值来最小化簇内样本的平方误差和。
算法的过程可以简单概括为：首先随机初始化K个簇的中心点，然后计算每个样本与各个簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇，接着更新每个簇的中心点，重复以上步骤直至满足终止条件。
K均值算法在智能交通系统中的应用在智能交通系统中，K均值算法可应用于交通流量预测、道路网络优化、交通事故分析等方面。
首先，通过对历史交通数据进行聚类分析，可以发现交通流量的规律和趋势，从而预测未来的交通状况，有助于采取相应的交通管理措施。
其次，K均值算法可以对道路网络进行优化，识别拥堵点和瓶颈，提高道路利用率和交通通行效率。
此外，还可以通过对交通事故数据进行聚类分析，找出事故发生的主要原因和影响因素，从而制定针对性的交通安全措施。
在实际应用中，K均值算法存在一些技巧和注意事项。
首先，选择合适的K 值对聚类结果影响很大，通常可以通过肘部法则或轮廓系数来确定最佳的K值。
其次，初始化簇中心点的方式也很重要，通常可以采用随机初始化或者选择样本作为初始中心点。
另外，在进行聚类分析时应注意选择合适的特征和距离度量，以保证聚类结果的有效性。
此外，K均值算法对初始中心点的选取敏感，容易陷入局部最优，因此可以采用多次随机初始化来提高聚类结果的稳定性。
总结K均值算法作为一种经典的聚类算法，在智能交通系统中有着广泛的应用。
通过对交通数据进行聚类分析，可以揭示交通运行的规律和趋势，为交通管理决策提供支持。
基于聚类算法的交通流量预测研究
基于聚类算法的交通流量预测研究近些年来，随着城市交通的不断拓展和交通规模的不断扩大，交通流量预测成为城市交通规划和管理中的重要问题。
作为一种重要的交通流量预测方法，聚类算法在交通流量预测中得到了广泛的应用和研究。
本文就基于聚类算法的交通流量预测进行深入的探讨。
一、聚类算法简介聚类算法是一种数据挖掘中常用的算法，主要用于将具有相似特征的数据点划分为同一组，以便进行更深入的分析。
聚类算法有许多不同的种类，如K均值算法、层次聚类算法、密度聚类算法等等。
在交通流量预测中，常用的聚类算法是K 均值算法和层次聚类算法。
二、聚类算法的应用聚类算法在交通流量预测中应用广泛，主要是通过将交通数据点进行分类，然后对每一组进行独立的预测。
这样做可以提高预测的精度，但也需要一定的预处理工作和数据准备。
例如，可以通过对一个城市的交通数据进行采集和整理，然后根据不同路段、不同时间段和不同道路特征将交通数据点划分为不同的组，最后对每组数据进行独立的预测。
通过这种方法，可以为城市交通管理部门提供更加精确的交通流量预测结果，为城市交通规划和管理提供更精细化的决策依据。
三、聚类算法的优点和缺点聚类算法有以下几点优点：1. 聚类算法可以将数据点划分为不同的组，从而提高预测的精度。
2. 聚类算法可以对数据进行分析和解释，从而发现不同数据点之间的关联和规律。
3. 聚类算法可以为交通管理部门提供更精确的交通流量预测结果，从而帮助其更好地制定和实施城市交通规划和管理方案。
然而，聚类算法也存在着一些缺点：1. 聚类算法需要进行大量的数据处理，需要较高的计算能力和运算时间。
2. 聚类算法需要进行数据特征的选择和处理，需要较高的数据整理和准备能力。
3. 聚类算法的预测结果受到初始聚类中心的选择影响，对于特征较为相似的数据点，容易出现判断误差。
四、结论与展望通过对基于聚类算法的交通流量预测进行研究，我们可以发现，该算法可以为交通管理部门提供更加精细化的交通流量预测结果，从而提高城市交通规划和管理的水平。
K均值算法在智能交通信号控制中的应用技巧(六)
随着城市化的进程，交通拥堵已经成为了城市居民生活中的一大难题。
为了缓解交通拥堵问题，智能交通信号控制成为了一种新的解决方案。
K均值算法作为一种聚类算法，可以在智能交通信号控制中发挥重要的作用。
本文将探讨K均值算法在智能交通信号控制中的应用技巧。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，主要用于将数据集划分为K个簇。
在智能交通信号控制中，可以将车辆和行人等交通参与者看作数据点，通过K均值算法对交通参与者进行聚类，从而优化交通信号控制。
首先，K均值算法可以用于识别交通流量高峰期。
通过对交通参与者的聚类，可以发现交通流量的高峰期和低谷期。
在高峰期，交通信号可以根据聚类结果调整信号灯的时长，以便更好地疏导交通。
在低谷期，信号灯可以根据实际情况进行调整，从而提高交通效率。
其次，K均值算法还可以用于优化交通信号的配时。
交通信号的配时是影响交通效率的重要因素之一。
通过K均值算法的聚类结果，可以更精确地确定不同路口的交通流量情况，从而合理调整信号灯的配时方案。
这样可以有效地减少交通拥堵，提高交通效率。
此外，K均值算法还可以用于预测交通流量。
通过对历史交通数据的聚类分析，可以得出不同时间段的交通流量规律，从而进行交通流量的预测。
根据预测结果，交通信号控制可以提前做出相应调整，以应对可能出现的交通拥堵情况，从而有效地减少交通压力。
最后，K均值算法还可以结合其他数据源进行交通信号控制。
例如，可以将天气数据、道路施工信息等外部因素结合进来，通过K均值算法的聚类分析，更全面地了解交通状况，从而进行更加智能化的交通信号控制。
综上所述，K均值算法在智能交通信号控制中具有重要的应用价值。
通过K 均值算法的应用，可以更好地理解交通流量状况，从而优化交通信号控制，提高交通效率，减少交通拥堵，改善城市居民的出行体验。
未来，随着智能交通技术的不断发展，K均值算法在交通领域的应用前景将会更加广阔。
K均值算法在智能交通管理中的应用技巧(四)
K均值算法在智能交通管理中的应用技巧智能交通管理是指利用现代信息技术与传感器设备对城市交通进行智能化管理，以提高交通效率、降低交通事故率和减少环境污染。
K均值算法作为一种基于数据聚类的算法，在智能交通管理中发挥着重要作用。
本文将探讨K均值算法在智能交通管理中的应用技巧，包括数据采集与预处理、聚类参数选择、实时监控与调整等方面。
数据采集与预处理在智能交通管理中，数据采集是首要的一步。
传感器设备可以采集车辆的位置、速度、车型等信息，这些数据将被用于K均值算法的输入。
然而，由于传感器设备可能存在故障或数据质量不佳的情况，因此在应用K均值算法之前，需要对数据进行预处理。
例如，可以利用滤波算法对速度数据进行平滑处理，去除异常值和噪声，以提高聚类的准确性。
聚类参数选择K均值算法中的K值代表聚类的数量，选择合适的K值对于聚类结果的准确性至关重要。
在智能交通管理中，K值的选择可以根据交通流量和道路情况来确定。
通常情况下，可以通过历史数据分析和实地观测来确定聚类的数量。
另外，K均值算法中的初始聚类中心也需要合理选择，一般采用随机初始化或者根据经验选取。
实时监控与调整在实际应用中，交通状况会随时变化，因此K均值算法需要支持实时监控与调整。
一种方法是将算法嵌入到智能交通信号灯控制系统中，根据实时数据进行交通信号灯的调整。
另一种方法是利用无人机等设备进行实时监测，获取最新的交通数据，并及时进行聚类分析和调整。
这就要求K均值算法具有较高的实时性和鲁棒性。
结语K均值算法作为一种简单而有效的聚类算法，在智能交通管理中具有广泛的应用前景。
通过合理的数据采集与预处理、聚类参数选择和实时监控与调整，可以充分发挥K均值算法在智能交通管理中的优势，提高交通效率、减少交通拥堵，为城市交通发展做出贡献。
希望本文对于K均值算法在智能交通管理中的应用有所启发和帮助。
K均值算法在无人驾驶中的使用教程(四)
K均值算法在无人驾驶中的使用教程一、引言随着科技的不断发展，无人驾驶技术正逐渐走向成熟。
在无人驾驶中，K均值算法是一个重要的技术手段之一。
它可以帮助无人驾驶车辆更好地理解周围环境，并做出相应的决策。
本文将针对K均值算法在无人驾驶中的使用进行介绍和教程。
二、K均值算法简介K均值算法是一种经典的聚类算法，其主要目的是将数据集划分为K个簇。
在无人驾驶中，K均值算法可以帮助车辆识别周围的障碍物、车辆和行人，从而规划出更加安全和高效的行驶路径。
K均值算法的基本原理是通过迭代的方式将数据点划分到K个簇中，并不断更新簇的中心点，直到收敛为止。
三、K均值算法在无人驾驶中的应用1. 障碍物识别在无人驾驶中，识别道路上的障碍物是至关重要的。
K均值算法可以帮助车辆根据障碍物的位置和形状，将其划分到不同的簇中。
这样一来，无人驾驶车辆就可以更好地规避障碍物，确保行驶安全。
2. 车辆和行人检测除了识别障碍物，无人驾驶车辆还需要能够准确地检测周围的车辆和行人。
K均值算法可以帮助车辆将周围的车辆和行人进行聚类，从而更好地理解周围环境，避免发生交通事故。
3. 路况分析K均值算法还可以帮助无人驾驶车辆进行路况分析。
通过对道路上的车辆和行人进行聚类，车辆可以更好地了解交通状况，提前规划行驶路径，避免拥堵和交通事故。
四、K均值算法在无人驾驶中的实际应用在实际的无人驾驶系统中，K均值算法往往与其他传感器数据相结合，以实现更加精准和可靠的环境感知。
无人驾驶系统会收集来自激光雷达、摄像头和雷达等传感器的数据，然后利用K均值算法对这些数据进行处理和分析，从而更好地理解周围的环境。
五、K均值算法在无人驾驶中的使用教程1. 数据采集和预处理首先，无人驾驶系统需要收集来自各种传感器的环境数据，包括激光雷达、摄像头和雷达等。
然后，对这些数据进行预处理，包括去噪、滤波和坐标变换等，以确保数据质量和一致性。
2. K均值算法实现接下来，利用K均值算法对预处理后的数据进行聚类。
K均值算法在无人驾驶中的使用教程(六)
K均值算法在无人驾驶中的使用教程无人驾驶技术是近年来备受关注的领域，它的实现离不开大数据和机器学习算法的支持。
其中，K均值算法作为一种经典的聚类算法，在无人驾驶中有着广泛的应用。
本文将介绍K均值算法在无人驾驶中的使用教程，希望能够帮助读者更好地理解和运用这一算法。
一、K均值算法概述K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它的主要思想是将n个样本划分到k个簇中，使得簇内的样本相似度较高，而簇间的相似度较低。
具体而言，K均值算法的过程如下：1. 选择k个初始质心点。
2. 将所有样本点划分到距离最近的质心点所在的簇中。
3. 根据簇中的样本重新计算质心点。
4. 重复步骤2和3，直到质心点不再发生变化或者达到预设的迭代次数。
K均值算法的优点在于简单易懂、计算速度快，因此在无人驾驶中得到了广泛的应用。
二、K均值算法在无人驾驶中的应用1. 路线规划在无人驾驶车辆的路线规划中，K均值算法可以根据历史交通数据对道路进行聚类，将相似的道路划分到同一簇中。
这样无人驾驶车辆在规划路线时就可以更好地考虑不同道路的特点，提高行驶效率。
2. 目标检测无人驾驶车辆需要能够对行人、车辆等目标进行准确的检测和识别。
K均值算法可以帮助无人驾驶车辆对目标进行聚类，进而更准确地进行目标检测和识别。
3. 环境感知在无人驾驶车辆的环境感知中，K均值算法可以对传感器采集到的数据进行聚类，帮助无人驾驶车辆更好地理解周围环境，并做出相应的决策。
三、K均值算法在无人驾驶中的使用教程1. 数据准备首先，需要准备用于聚类的数据集。
这些数据可以是历史交通数据、传感器采集到的环境数据等。
在准备数据时，需要注意数据的质量和完整性，以确保K均值算法的准确性。
2. 确定聚类数目在使用K均值算法进行聚类前，需要确定聚类的数目k。
这一步通常可以通过人工经验或者利用一些聚类评估指标来确定。
3. 数据预处理在进行聚类前，需要对数据进行预处理，包括归一化、标准化等操作，以确保不同特征之间的量纲一致，避免K均值算法受到特征量纲的影响。
基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究
基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究随着城市化进程和汽车保有量的增加，城市交通拥堵和空气污染已经成为当代城市问题的严重挑战。
因此，研究汽车行驶工况已经成为了能源与环境领域中一个重要的课题。
相应的，基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术的研究便应运而生。
K-均值聚类算法是一种经典的聚类分析方法，其主要思想是将样本分为K个不同的类别，使得同一类别内部的相似度最大，而不同类别之间的相似度最小。
因此，这种算法被广泛应用于图像处理、文本挖掘等领域。
此外，在汽车行驶工况的研究中，基于K-均值聚类算法的合成技术也得到了广泛的应用。
西安市作为一个历史文化名城，在现代城市化进程中交通拥堵和污染问题较为突出。
因此，基于西安市城市道路交通特点和汽车工况的实际情况，将K-均值聚类算法应用于西安市汽车行驶工况的合成技术研究，对于研究城市交通优化，提高汽车燃油利用率，减少尾气排放均具有重要意义。
西安市主要分为城区、郊区和高速公路三种道路类型。
我们可以根据不同道路类型的样本数据进行聚类分析，将样本分为不同的类别，从而得到该类别的特征参数，比如加速度、车速等。
采集到的样本数据可以包含车辆的行驶速度、卫星导航系统信息、动力参数等，通过对这些数据进行分析，我们可以得到车辆行驶的工况，对于研究汽车的燃油利用率、动力性能等具有重要的实际意义。
在K-均值聚类算法的基础上，我们可以采用数据降维的方法，将样本数据从高维度空间降至低维度空间，进一步提高聚类效率和准确性。
在实际应用中，针对不同车型、不同行驶场景以及不同燃料特性，我们可以针对性地合成指定车型下相应行驶场景下的工况样本，为相关研究提供可靠的数据支持。
综上，基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术的研究，对于相关领域的深入探索具有重要意义。
在未来的研究中，我们可以不断完善该技术的应用场景和算法优化，推动其在环保、交通、能源等领域的实际应用。
在实际应用中，基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术可以被广泛应用于汽车工况研究、能源效率优化、智慧交通方面等领域。
聚类分析算法在交通控制中的应用_李英
文章编号:1001-4098(2004)02-0066-03聚类分析算法在交通控制中的应用X李 英1,李 武2,王浣尘2(1.华东理工大学管理学院,上海 200237; 2.上海交通大学安泰管理学院,上海 200052)摘 要:聚类分析是根据物理或抽象对象间的相似程度对对象进行分类的一种方法,通过聚类分析使得同一类中的对象具有高的相似度,而与其他类中的对象则很不相同。
P AM(Par titioning A round M edo ids)算法是一种基于距离的分离式聚类方法,具有良好的抗噪声、抗偏离点的能力。
本文将P A M算法应用于交通控制的时段划分中,通过验证分析,结果表明取得了良好的分类效果。
关键词:数据挖掘;聚类分析;交通控制中图分类号:U491 文献标识码:A 聚类分析是根据物理或抽象对象间的相似程度对对象进行分类的一种方法,通过聚类分析使得同一类中的对象具有高的相似度,而与其他类中的对象则很不相同。
随着智能交通系统研究的深入和信息技术的发展,交通控制系统从原来的没有计算机的第一代系统发展到依赖计算机技术的第二代、第三代系统[2]。
根据这些系统的需要,在各个路口均要设立检测器,以便及时搜集实时的交通数据用于控制策略的制定。
但是,目前使用较多的控制方法仍是根据一天中不同的时间段选择制定不同的方案[3],而时间段的划分往往是根据工程师的经验,按照一个路口的交通流量大致确定的,没有利用实时的交通数据。
本文利用聚类分析中的PA M(P artitioning Ar ound M edo ids)算法,对路口的历史数据进行分析,从而得到合理的时间段划分结果。
1 PA M算法[4]PA M算法是一种k-M edo ids聚类算法。
这种方法的基本思想是:首先从n个对象中任意选择k个对象(称为M edoid)作为k个类的代表,然后不断利用可以提高分类质量的非中位数对象代替原来的M edoid对象,直到达到最佳分类效果。
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摘要在城市化进程不断加快，机动车占有率逐步增加的背景下，城市道路交通拥堵已成为一个世界级难题，成为阻碍城市发展的一个重要因素。
为有效缓解城市道路交通拥堵，制定和实施有针对性的对策、手段和措施，需要对交通拥堵的状态有较为准确的判断，因此研究和建立科学的交通状态评价体系非常必要。
本文利用K均值聚类算法对城市路网交通状态判别进行了研究，首先根据交通信息数据计算了聚类中心位置，并判别了聚类中心的交通状态，利用最小距离分类方法对路段的交通状态进行了评价。
仿真结果表明，将该方法应有于交通状态判别是可行的。
关键词交通拥堵；交通状态评价；K均值聚类；聚类中心；最小距离In accelerating the process of city, motor vehicle occupancy rate increased gradually in the context of city, traffic congestion has become a problem in the world, become one of the important factors hindering the development of the city. To alleviate the city traffic congestion, the formulation and implementation of the measures, means and measures, the need for traffic congestion state have accurate judgment, therefore to study and establish a scientific evaluation system of traffic condition is very important.In this paper K means clustering algorithm is used to calculate the clustering center. And the traffic state of these clustering centers is identified. Then the minimum distance is used to classify the traffic state. The simulation results show that it is feasible to use K means clustering algorithm to classify the traffic state.Keywords Traffic congestion Traffic state evaluation K means clusterClustering center Minimum distance摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本文研究主要内容 (2)1.4 本文章节安排 (2)第2章交通状态 (3)2.1 交通状态分类 (3)2.2 常用的交通状态指标 (3)2.3交通状态指标设计 (4)2.3.1交通状态指标设计原则 (4)2.3.2交通状态指标的选取 (5)2.4 交通状态的评价方法 (5)2.5 本章小结 (8)第3章 K均值聚类 (9)3.1 K均值聚类概述 (9)3.2 K均值聚类原理 (9)3.2.1 K均值聚类算法的工作原理 (9)3.2.2 K均值聚类算法的一般步骤 (9)3.2.3 K均值聚类存在的问题 (10)3.3本章小结 (11)第4章 VISSIM仿真模型 (12)4.1仿真模型概述 (12)4.2 仿真条件设置 (12)4.3 仿真数据 (13)4.4 本章小结 (13)第5章基于K均值聚类的交通状态评价 (14)5.1 Matlab聚类分析 (14)5.2 交通状态的确定 (14)5.3 交通状态评价 (15)5.4 实验结果分析 (16)5.5 本章小结 (16)结论 (17)参考文献 (18)致谢 (19)附录 (20)第1章绪论1.1 课题背景交通是衡量城市进步与现代化进程的重要指标，是城市生活的命脉，居民的日常大大小小的事物都离不开交通。
交通问题同时也是是一个世界性的难题，开国以来我国国民经济不断快速增长，城市化进程加快，但令人担忧的是我国同几十年前的西方国家一样，发生了人口增长过快、交通拥堵、环境污染、住宅空间贫乏等问题，而且问题越来越严重，尤其是在我国的大中城市。
我国对于交通状态评价的研究比较晚，目前正处在高速发展时期，目前的研究体系还不是很完善，需要各领域专家学者的共同研究，本文旨在评价交通状态，为交通管理部门提供决策支持。
1.2 国内外研究现状在我国城市交通拥堵正成为一个普遍的社会现象，主要原因是由于经济的高速发展，城市的机动车保有量不断增长，在大城市交通拥堵问题越来越明显，交通拥堵问题己经影响到城市机能的正常运作以及城市的可持续发展，交通拥堵会增加运输成本和。
交通拥堵会影响到到社会的功能，会给我国经济发展带来负面影响，严重时还可能阻碍城市的发展，进而导致城市的生存环境不断恶化。
交通拥挤最根本的影响是增加了居民的出行时间和出行成本。
出行成本会妨碍居民的日常活动，影响居民的工作和生活效率，进而影响人们的生活质量，造成不必要的损失。
交通拥挤也会引发交通事故，反过来交通事故的增多又会增加交通拥堵的程度，这样的恶性循环会增加城市交通系统的负荷。
城市环境的不断恶化很大程度上源自交通领域，而交通拥堵首当其冲。
在机动车迅猛增长的背景下，环境也在不断恶化。
从伦敦20世纪90年代的检测报告可以看出，汽车尾气排放的氮氧化物占据74%。
交通拥挤导致车辆只能在低速状态行驶，低俗行驶又会引发频繁的停车和启动，这样不仅增加了能源消耗，同时也引发了噪声污染，更重要的是造成空气污染。
分析英国SYSTRA公司对发达国家大城市交通状况可知，交通拥堵造成的经济损失约占国民生产总值的2%，同时交通拥堵引发的噪声、大气污染等又会造成额外的损失，可见，解决交通拥堵问题刻不容缓。
要解决交通拥堵问题，不能单纯地增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，必须加强交通拥挤管理。
城市交通拥挤管理的目的是引导交通流在路网上合理均匀分布，及时预测和判别交通状态，在发生拥挤的情况下进行有效快速的疏导。
在过去的数十年间，不同领域的国内外专家学者针对交通拥挤管理问题做了大量有益的探索，在分析交通拥挤形成的机理和寻找解决交通拥挤问题的途径上进行大量的研究。
要解决交通问题，对交通状态的评价是一个主要环节，本文对交通状态的评价做了研究，利用目前广泛使用的K均值聚类算法做了分析。
1.3 本文研究主要内容本文主要研究交通状态的评价，利用K均值聚类算法实现了对VISSIM仿真数据的分类，根据实时数据组成的向量到聚类中心向量的距离向量，可以确定实时数据的交通状态。
1.4 本文章节安排本文共分为五章。
第一章综述了交通状态评价的研究背景和发展现状；第二章介绍了交通状态的分类情况以及交通状态指标的选取过程；第三章介绍了K均值聚类算法的基本原理；第四章介绍了交通仿真软件VISSIM以及仿真的详细流程；第五章是核心，介绍了交通状态评价的详细流程。
2.1 交通状态分类交通状态定义为交通流的总体运行状况，表征了交通流运行时的拥挤程度，同时也是各种交通管理与控制的基础。
按照国际上通行的分类方法，将交通状态划分为四个级别，即畅通、正常、拥挤和堵塞四种状态。
2.2 常用的交通状态指标世界各国都在着手研究城市交通拥堵问题，本文对国内外研究成果进行了的分析说明，为交通拥堵模糊评价模型的建立做理论基础。
国外的研究对我国交通拥堵问题的缓解有现实指导意义，国外的交通管理部门和研究机构研究交通问题比较早，尤其是美国、日本、欧洲等国家，美国最早开展交通拥堵状态评价研究，建立了相当完善的交通拥堵评价体系，欧洲和日本起步也较早，一些研究成功也得到世界范围内的借鉴与引用，此外其他国家也有一些值得学习的评价标准，对我国交通问题的研究具有深刻的指导意义，尤其是美国的畅通性研究报告交通拥堵评价等系统。
国外在交通拥堵问题上的研究本文做了以下说明：（1）道路拥堵指数1994年德州交通运输协会定义了道路交通拥堵指数这个概念来评价城市道路拥堵水平。
道路拥堵指数定义为：每公里平均每日交通量的加权平均数（包括主干路，快速路和高速公路）。
已广泛应用于美国各大城市。
（2）出行时间指标2006年美国华盛顿州交通运输部发布的交通拥堵报告中，第一次用平均高峰出行时间作为交通拥堵评价指标，出行高峰时间是一个非常重要的指标，居民在日常出行时会参考此指标，平均高峰出行时间为在高峰期间的平均出行时间。
（3）仿真系统在实际控制系统和控制策略的开发上最主要的是TRANSYT和SCOOT系统。
TRANSYT交通网络研究工具是英国交通与道路研究所于1966年开发的脱机优化网络信号配时程序，之后经不断改进和完善，己成为世界各国应用最普遍的协调配时工具之一。
TRANSYT在对各项配时参数的优选过程中，对每一种配时方案均估算车辆排队可能出现的最大值，系统考虑到了某些个别连线，尤其是短连线在排队长度超过一定的限值后，排队队尾可能上溯到上游交叉口致使上游堵死的情况。
TRANSYT允许用户对每条连线设置一个排队长度限值，在预计排队长度超过规定限值时，利用“惩罚系数”对配时方案进行调节。
英国交通与道路研究所于1973年开始研究和开发的协调控制系统，1979年正式投入使用SCOOT的功能之一即是限值交通向敏感地区流动，以便防止该地区受阻车队回溯致使交叉口堵塞这种情况的发生，这种方法称为闸门控制。
SC00T系统检测器的布设也充分考虑了可能出现的最大排队长度位置。
为了实现闸门控制，SCOOT能够修改相关交叉口的信号配时，这些路口可能离敏感地区较远甚至可能在另外的子区。
闸门逻辑定义了一条或多条的瓶颈连线以及闸门连线，当瓶颈连线的车辆排队达到一定饱和度时，作为储存车队的闸门连线的绿灯时间将减少，以缓解瓶颈连线的交通压力。
（4）服务水平美国在1985年道路通行能力手册中首次提出道路服务水平，指出服务水平是一个评价道路运行状况的指标，反映机动车驾驶员对所处交通流中的总体感觉。
各国道路服务等级的分类不一样，一般分为3～6个等级。
日本定义了交通饱和度，饱和度为交通流量与设计通行能力的比值，日本根据此将交叉口的服务水平划分为3个等级；前苏联根据速度系数将交叉口服务水平划分为四个等级，美国则将服务水平划分为6个等级。