基于MR-FCM的区域交通状态识别方法

来源 :武汉理工大学学报：交通科学与工程版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zqfr3

【摘要】

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针对城市区域路网交通状态识别存在数据量大、计算难的问题,对模糊C均值聚类算法的各个环节进行了改进,同时结合云计算的MapReduce并行编程模型,提出了基于MapReduce和模糊C

【作者】

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梅朵杨庆芳鄂旭

【机构】

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渤海大学信息科学与技术学院,辽宁省农产品质量安全追溯工程技术研究中心,吉林大学交通学院

【出处】

：

武汉理工大学学报：交通科学与工程版

【发表日期】

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2018年4期

【关键词】

：

交通运输工程交通状态识别 FCM MAPREDUCE 均值-标准差 transportation engineering traffic state iden

【基金项目】

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辽宁省自然科学基金项目（20170540005）, 辽宁省教育厅基本科研项目（LQ2017002）资助

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针对城市区域路网交通状态识别存在数据量大、计算难的问题,对模糊C均值聚类算法的各个环节进行了改进,同时结合云计算的MapReduce并行编程模型,提出了基于MapReduce和模糊C均值聚类算法的城市区域路网交通状态识别方法.运用VISSIM仿真软件搭建了12交叉口的典型路网,通过仿真数据对所提出的方法进行了验证分析.通过实验表明,所提出的方法能够准确地识别区域路网的交通状态,而且提高了交通状态识别的效率.

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