基于因子分析与改进K-means聚类的交通状态判别

摘要

为了提高城市快速路交通运行状态判别的精确度,提出一种基于因子分析与改进K-means聚类的城市快速路交通状态判别方法.首先运用因子分析对流量、速度、占有率、密度、行程时间、饱和度、占有率/流量、占有率/速度等8个交通流参数进行了相关性分析及适用性检验,提取了流量、速度和占有率/速度3个交通状态判别指标;其次通过建立交通状态综合评价函数对K-means聚类算法进行改进,将快速路交通状态聚簇为4类;最后使用快速路的实测数据完成算法的实例验证和对比分析.结果表明,基于因子分析与改进K-means聚类算法的快速路交通状态判别率为97.21％,误判率为0.74％,相对于传统K-means聚类算法判别精度提高了8.13％,误判率降低了1.05％.