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基于K-Means聚类与灰色关联分析的城市交通状况分析
被引量：
5
1
作者
陈永胜
《山东交通学院学报》
CAS
2020年第4期38-45,共8页
为了分析交通拥堵的影响因素,将数据挖掘技术用于城市拥堵成因分析中,提出一种基于聚类与灰色系统理论的城市交通状况分析方法。构建包括交通拥堵状况、交通基础设施、城市国民经济与社会发展的城市交通状况分析指标体系,利用K-Means聚...
为了分析交通拥堵的影响因素,将数据挖掘技术用于城市拥堵成因分析中,提出一种基于聚类与灰色系统理论的城市交通状况分析方法。构建包括交通拥堵状况、交通基础设施、城市国民经济与社会发展的城市交通状况分析指标体系,利用K-Means聚类法对全国36个重点城市的交通状况进行等级划分,并将划分结果进行灰色关联分析,研究交通状况与交通基础设施建设、国民经济与社会发展水平之间的内在关联。研究表明:城市每千人民用汽车拥有量与建设区道路密度是影响交通拥堵状况的主导因素,每万人公共汽车拥有量、从业人口密度以及常住人口密度为主要间接影响因素。
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关键词
交通拥堵
K-MEANS聚类
灰色关联分析
影响因素
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题名
基于K-Means聚类与灰色关联分析的城市交通状况分析
被引量：
5
1
作者
陈永胜
机构
深圳高速工程顾问有限公司交通规划事业部
出处
《山东交通学院学报》
CAS
2020年第4期38-45,共8页
文摘
为了分析交通拥堵的影响因素,将数据挖掘技术用于城市拥堵成因分析中,提出一种基于聚类与灰色系统理论的城市交通状况分析方法。构建包括交通拥堵状况、交通基础设施、城市国民经济与社会发展的城市交通状况分析指标体系,利用K-Means聚类法对全国36个重点城市的交通状况进行等级划分,并将划分结果进行灰色关联分析,研究交通状况与交通基础设施建设、国民经济与社会发展水平之间的内在关联。研究表明:城市每千人民用汽车拥有量与建设区道路密度是影响交通拥堵状况的主导因素,每万人公共汽车拥有量、从业人口密度以及常住人口密度为主要间接影响因素。
关键词
交通拥堵
K-MEANS聚类
灰色关联分析
影响因素
Keywords
traffic congestion
K-Means clustering
grey relation analysis
influence factor
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于K-Means聚类与灰色关联分析的城市交通状况分析
陈永胜
《山东交通学院学报》
CAS
2020
5
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