基于模糊c均值的城市道路交通状态判别研究

随着经济的快速发展和城市化水平的不断提高,城市道路交通需求迅速增长与城市道路交通设施建设相对缓慢的矛盾越来越严重,从而引起了严重的交通问题,严重影响了道路交通的安全性和运行效率,因此,对作为交通诱导和交通控制基础的道路交通状态进行准确的判别是十分必要的。 本文以城市道路交通状态判别为研究对象,鉴于交通状态的模糊性和不确定性特征,本文选用模糊c均值算法对交通状态进行判别；在对城市道路交通状态判别指标进行研究的基础上,结合交通参数选取的原则,确定了本文进行交通状态判别的交通参数；为了尽量避免交通参数数据中噪声的干扰,从而得到更加准确的判别结果,本文对选取的交通参数数据进行了预处理；为了得到最优的聚类结果,本文对模糊c均值算法的模糊加权指数m和聚类类数c这两个参数进行了优选研究,从而得到基于选取路段交通参数数据的最优m、c值,同时,针对FCM算法收敛较慢的缺点,本文将HCM算法和FCM算法结合起来,很好的解决了这个问题；最后,本文选取一段快速路的数据进行了实例分析,得出了选取路段的交通状态,并对FCM算法的判别结果进行了评价。