一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法

    公开(公告)号:CN105551250B

    公开(公告)日:2018-07-17

    申请号:CN201610019662.2

    申请日:2016-01-13

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法,本方法以城市道路信号交叉口为研究对象,以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数,以状态参数均值和区间值作为输入数据,在传统K均值聚类方法的基础上,实现了区间数据的聚类分析,构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态,确定不同类别的交通状态边界,方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点,对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态,及时准确地发现拥堵交叉口,提高城市交通管控水平具有积极的意义。

    一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法

    公开(公告)号:CN105551250A

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201610019662.2

    申请日:2016-01-13

    Applicant: 东南大学

    CPC classification number: G08G1/0133

    Abstract: 本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法,本方法以城市道路信号交叉口为研究对象,以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数,以状态参数均值和区间值作为输入数据,在传统K均值聚类方法的基础上,实现了区间数据的聚类分析,构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态,确定不同类别的交通状态边界,方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点,对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态,及时准确地发现拥堵交叉口,提高城市交通管控水平具有积极的意义。

    基于AFC数据的公交客流OD实时估计方法

    公开(公告)号:CN105046350A

    公开(公告)日:2015-11-11

    申请号:CN201510374265.2

    申请日:2015-06-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于AFC数据的公交客流OD实时估计方法。所述方法利用公交AFC系统的刷卡数据,规整获取公交站点客流,在此基础上挖掘公交客流OD与公交站点客流量之间的映射关系,构建基于卡尔曼滤波的公交客流OD实时估计模型,实现公交客流OD的实时估计。本发明对公交AFC系统的客流数据进行了深度挖掘,通过卡尔曼滤波模型得到公交客流分配概率的最优估计值,进而实现公交客流OD的实时估计,这对于准确描述公交客流需求分布规律,实现公交线路运营调度实时优化具有重要意义。

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