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基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

苏俊杰,  柴干,  季文韬

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(2): 114-119,134
苏俊杰, 柴干, 季文韬. 基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(2): 114-119,134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016
引用本文: 苏俊杰, 柴干, 季文韬. 基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(2): 114-119,134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016
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SU Junjie, CHAI Gan, JI Wentao. A Method to Identify Traffic States of Weaving Segments on Urban Freeways Using Projection Pursuit[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(2): 114-119,134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016
Citation: SU Junjie, CHAI Gan, JI Wentao. A Method to Identify Traffic States of Weaving Segments on Urban Freeways Using Projection Pursuit[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(2): 114-119,134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016
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基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京211189

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京211189

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京211189

基金项目: 

国家自然科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U491

A Method to Identify Traffic States of Weaving Segments on Urban Freeways Using Projection Pursuit

    摘要
  • 摘要: 为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.

     

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  • 刊出日期:  2019-04-28

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