警察技术2024，Issue(2) ：81-85.

城市快速路交通运行态势识别与评估方法研究

俞乐澜 邵梓轩 徐程
警察技术2024，Issue(2) ：81-85.
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

城市快速路交通运行态势识别与评估方法研究

俞乐澜 1邵梓轩 1徐程1
扫码查看

作者信息

  • 1. 浙江警察学院
  • 折叠

摘要

在传统指标的基础上,引入车辆类型的影响,分别使用K-Means和DBSCAN聚类方法识别城市快速路的运行态势,再使用BP神经网络学习划分结果,以进行城市交通运行态势的评估.结果表明,K-Means聚类的DBI值为0.889,效果优于DBSCAN.进一步将划分结果代入BP神经网络进行估计,测试集的准确率达0.997,说明该方法能够准确地对城市快速路的运行态势进行识别和估计,在城市交通管理和出行方面具有一定的参考价值.该方法还具有较好的扩展性和实用性.

关键词

城市快速路/交通运行态势/DBSCAN聚类分析/K-Means聚类分析/PCA降维/BP神经网络

引用本文复制引用

出版年

2024
警察技术
公安部第一研究所

警察技术

影响因子：0.386
ISSN：1009-9875
参考文献量15
段落导航相关论文