[发明专利]一种基于熵值法和动态规划的改进K-Means算法的城市高架桥交通流检测方法

说明书

技术领域

本发明应用了数据挖掘中关于聚类分析方面的领域知识，在传统方法上加以改进，具体涉及一种基于熵值法和动态规划的改进K-Means算法的城市高架桥交通流检测方法。特别适用于高架桥交通状况分析的问题。 

背景技术

近年来，随着车流辆的不断增大，道路拥堵情况日益明显，很多大中型城市对城市道路进行重新规划、整改，并在原来的基础上扩建道路、增建隧道、架设高架桥，希望通过这些手段，实现车辆分流，在一定程序上缓解城市交通拥堵的情形。但是单纯依靠扩建道路来增加道路容量，或者修建隧道和高架桥以分散交通流，或者通过政策的颁布来限制车辆增加以抑制交通需求的做法，都不是长远解决交通拥堵问题的有效方法。这些方法都是暂时解决交通拥堵的现状，要根本上解决这个问题还需要其他方法的辅助。 

发明内容

为了克服已有城市高架桥交通流检测方法的效率较低、精度较低的不足，本发明提供一种基于熵值法和动态规划的改进K-Means算法的城市高架桥交通流优化分析方法，改善了传统算法效率不高、精度低等问题，也改变了对交通流改善方法，根据该算法的分析结果，可以有效帮助行车人员主动避开交通高峰期，帮助规划人员更科学的规划 道路，既方便了驾车人员的出行，又提高了高架桥的交通服务质量。 

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 

一种基于熵值法和动态规划的改进K-means算法的城市高架桥交通流检测方法，包括以下步骤： 

1）计算两个数据对象之间的距离：假设有n个数据对象，每个数据对象有m个属性，则得到属性值矩阵X： 

X=x11···x1m·········xn1···xnm---(1)]]>

其中x_ij表示对象x_i的第j维属性值； 

计算得到属性值比重矩阵R：