[发明专利]基于AFCM-L2的城市道路交通状态判别方法及系统有效
| 申请号： | 201910024063.3 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109697851B | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 吴紫恒;王兵;周芳;刘磊 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思创大成知识产权代理有限公司 11614 | 代理人： | 高爽 |
| 地址： | 243099 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 公开了一种基于AFCM‑L2的城市道路交通状态判别方法及系统。该方法可以包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。本发明通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 afcm l2 城市 道路交通 状态 判别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于AFCM‑l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM‑l2对所述交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：根据所述多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将所述交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：获取实时交通流参数数据，计算所述实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以所述距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为所述实时交通流参数数据的状态判别信息。
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