基于K-means聚类的交通拥堵预测,该文是关于交通拥堵方面在职毕业论文范文和基于有关硕士论文范文.
交通拥堵论文参考文献：
摘 要：本文设计基于K-means 聚类算法,在已有的基于时序关联规则的交通拥堵预测问题上,达到划分路网进行预测,提高预测准确度的目的.仿真实验表明,该方法有效的提高了拥堵预测的准确率.
关键词：交通拥堵预测；K-means 聚类；CBA 分类；时序关联规则
中图分类号：U495 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)027-0358-01
引言
城市化的急剧发展,导致城市交通拥堵问题加剧,拥堵预测问题是目前迫切需要研究的问题.本文提出了基于K-means 聚类划分路网,找到拥堵新环境,挖掘时序关联规则.最后利用CBA 分类算法,验证提出的算法的准确性.
一、基于K-means 聚类的环境划分方法
1.K-means
K-means 算法作为一种基于划分的聚类算法,具有能够快速有效的处理大数据库的优点.从交通拥堵预测的特性出发,采用K-means 聚类能够发现不同类型的簇.
K-means 聚类算法的基本思想是在空间设置K 个初始聚类中心,分别计算K 个中心点到数据集中点的距离,如果满足定义的距离最小阈值,划分新的类别.通过迭代的方法,逐次更新聚类的初始中心点,直到初始中心点不再发生变化或者变化范围很小,迭代结束.其中,距离计算公式如(1) 所示：
其中,xi,yi 代表数据点横纵坐标,t 表示某数据点发生拥堵的时间.m,n 分别表示每一部分权重.不同属性具有不同单位,因此在公式(1) 对数据分别做归一化处理.
2. 时序关联规则挖掘
实际交通系统中,各个路段发生拥堵遵循一定因果关系,而且考虑到交通拥堵的时序性,采用传统的算法实现交通拥堵预测存在一定困难,本文采用了一种基于遗传算法挖掘时序关联规则的方法,挖掘路段之间相关性.
通过染色体评价值,选择新的子代,作为下一次进化的父代种群,持续进化,直到染色体评价值收敛,进化结束.此时染色体解码产生的好的规则保存在关联规则池,便于CBA 分类预测使用.
3.CBA 分类预测
CBA(Classification-Based Association) 关联分类算法是一种基于分类关联规则挖掘的分类算法.CBA 算法主要分为以下三个个步骤：
(1) 产生分类关联规则
利用时关联规则挖掘方法产生满足最小支持度最小置信度的关联规则,这些规则项目集构成了分类关联规则集合CARs；
(2) 构造分类器
基于1) 挖掘产生的规则,筛选符合要求的规则,构造分类器,用于对新实例的分类；
(3) 分类预测
根据测试数据,利用构造好的分类器对测试数据集中的测试项进行分类,达到分类预测的目的.记录预测正确的个数以及预测的总数,计算预测准确度.
二、仿真与实验结果
实验环境：
为了验证本文提出的算法的有效性和准确性,通过开源软件SUMO 作为道路交通仿真,模拟真实路网,获得路网数据存入MySQL 数据库进行实验,其中路网是美国佛蒙特州的部分路段.某路网配置信息如表3.1.本文分别采用节点个数为120、200、300的路网进行实验验证算法.算法代码采用ja 语言编写.
图3.1 代表了聚类前后通过时序关联规则挖掘得到的规则验证算法的准确度的比较.实验结果表明,以基于K-means 聚类的挖掘时序关联规则实现交通拥堵预测的算法相比基于时序关联规则的交通拥堵预测提高了交通拥堵系统预测的准确度,可以很好的利用路网中获得的数据,缓解大规模路网交通拥堵严重的问题.
三、结语
城市交通系统影响因素复杂,本文提出了基于K-means 聚类的挖掘时序关联规则预测交通拥堵的方法.仿真实验表明,对于大规模路网,提出的算法准确有效.
参考文献：
[1] 李春英, 汤志康, 曹元大. 多分类器组合的交通拥堵预测模型研究[J]. 计算机工程与设计,2010,31(23):5088-5091.
[2] 屈健. 城市主干道交通拥堵预测方法研究[D]. 西南交通大学,2012.
概括总结：本文是大学硕士与交通拥堵本科交通拥堵毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写基于方面论文范文.
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