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基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类
被引量：
5
1
作者
杜瑾
郝珺
樊海玮
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期98-103,共6页
高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标...
高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使得IBCS具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划分.最后,基于IBCS评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means算法,簇数为5时聚类模式最佳.
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关键词
智能交通
数据
挖掘
聚类算法
模式评估指标
高速公路收费数据
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职称材料
基于收费数据的高速公路行程时间可靠性估计模型
被引量：
5
2
作者
张腾月
翁小雄
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期70-77,共8页
高速公路收费数据易于获取,且蕴含多种交通信息。本文利用收费数据分析高速公路客货车行程时间分布,提出客货车行程时间分布的差异,分别构建客货车行程时间可靠性估计模型,并对模型进行试验分析。利用MATLAB对直接求取的客货车行程时间...
高速公路收费数据易于获取,且蕴含多种交通信息。本文利用收费数据分析高速公路客货车行程时间分布,提出客货车行程时间分布的差异,分别构建客货车行程时间可靠性估计模型,并对模型进行试验分析。利用MATLAB对直接求取的客货车行程时间和模型求取的客货车行程时间进行正态分布和对数正态分布曲线拟合,结果表明:客货车的行程时间分布均符合正态分布;利用本文模型求取的行程时间分布比直接使用出入口收费站时间差求取的行程时间分布具有更小的SSE和RMSE以及更大的R-square。最后,对客货车行程时间的可靠性区间,即置信区间进行比较,结果表明:在同一置信水平下,利用本文模型求解的行程时间具有更小的行程时间区间分布,即更好的稳定性。
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关键词
高速公路收费数据
行程时间
可靠性估计
正态分布
对数正态分布
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职称材料
基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究
被引量：
15
3
作者
魏广奇
苏跃江
+1 位作者
吴德馨
袁敏贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期237-244,共8页
随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确...
随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.
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关键词
城市交通
高速公路
收费
流水
数据
通勤识别
特征聚类
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职称材料
题名
基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类
被引量：
5
1
作者
杜瑾
郝珺
樊海玮
机构
长安大学信息工程学院
陕西省道路交通智能检测与装备工程研究中心
西安铁路局
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期98-103,共6页
基金
国家自然科学基金(51278058)
陕西省交通厅科技项目(13-39X)
中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2011JC02)~~
文摘
高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使得IBCS具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划分.最后,基于IBCS评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means算法,簇数为5时聚类模式最佳.
关键词
智能交通
数据
挖掘
聚类算法
模式评估指标
高速公路收费数据
Keywords
intelligent transportation
data mining
clustering algorithm
clustering evaluation index
expressway toll data
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于收费数据的高速公路行程时间可靠性估计模型
被引量：
5
2
作者
张腾月
翁小雄
机构
华南理工大学土木与交通学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期70-77,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51308227)
广东省交通运输厅科技项目(科技-2015-02-076)
文摘
高速公路收费数据易于获取,且蕴含多种交通信息。本文利用收费数据分析高速公路客货车行程时间分布,提出客货车行程时间分布的差异,分别构建客货车行程时间可靠性估计模型,并对模型进行试验分析。利用MATLAB对直接求取的客货车行程时间和模型求取的客货车行程时间进行正态分布和对数正态分布曲线拟合,结果表明:客货车的行程时间分布均符合正态分布;利用本文模型求取的行程时间分布比直接使用出入口收费站时间差求取的行程时间分布具有更小的SSE和RMSE以及更大的R-square。最后,对客货车行程时间的可靠性区间,即置信区间进行比较,结果表明:在同一置信水平下,利用本文模型求解的行程时间具有更小的行程时间区间分布,即更好的稳定性。
关键词
高速公路收费数据
行程时间
可靠性估计
正态分布
对数正态分布
Keywords
freeway toll data
travel time
reliability estimation
normal distribution
lognormal distribution
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究
被引量：
15
3
作者
魏广奇
苏跃江
吴德馨
袁敏贤
机构
广州市交通运输研究所
广州市公共交通研究中心
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期237-244,共8页
文摘
随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.
关键词
城市交通
高速公路
收费
流水
数据
通勤识别
特征聚类
Keywords
urban traffic
highway toll ticket data
commuting identification
feature clustering
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类
杜瑾
郝珺
樊海玮
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于收费数据的高速公路行程时间可靠性估计模型
张腾月
翁小雄
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究
魏广奇
苏跃江
吴德馨
袁敏贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
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职称材料
已选择
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统计分析
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