[发明专利]基于宏观基本图/FCM聚类的子区划分及状态识别方法在审
| 申请号： | 202310607140.4 | 申请日： | 2023-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN116798223A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈峻;何英剑;刘子健;王卫 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065;G06N3/006;G06F18/2337;G06F18/2323;G06F18/2411;G06F30/27 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于宏观基本图/FCM聚类的子区划分及状态识别方法，涉及交通控制技术领域，包括以下步骤：通过仿真或实际调查获得路段数据、通过ACO蚁群算法和模糊C均值算法进行子区划分、通过路网MFD理论对子区划分进行量化评价、通过NJW谱聚类和SVM对路网交通状态等级进行划分和识别；从而构建了基于Vissim软件的高密度路网仿真环境，分析了路网子区划分与评价方法，提出了路网交通状态等级划分与识别方法，有助于制定路网边界的交通控制策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宏观 基本 fcm 子区 划分 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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