基于交通流数据的交通状态判别算法研究

摘要

随着经济和科技的迅猛发展,人民的生活水平逐渐提高,城市人口和机动车保有量急速增长,交通拥堵问题在世界各个大中城市普遍存在。该文在对算法的发展进行了解后,选择模糊C均值聚类分析(FCM)、集对分析和BP神经网络3种算法,进行交通状态判别研究。通过Matlab程序对实际交通数据进行仿真,从准确率和运行时间2方面对算法效果进行了对比分析,在所用的实际交通流数据和运行程序下,集对分析算法是相对较好的算法。