城市路口交通状态判别方法研究

为客观、有效地评价城市路口交通状态,选择平均最大排队长度、饱和度、平均车辆延误、速度比等4个对城市路口交通状态变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,选取Relief F算法对所选取的评价指标进行权值判定,设计了基于模糊FCM聚类的综合判别模型,并借助VISSIM交通仿真软件对路口交通流状态进行了仿真。结果表明:改进的W-FCM判别方法相比于传统的神经网络判别法,总体误判代价降低了47.5%,判别精度提升至96.7%,改进的判别方法具有较强的可行性。