發(fā)布成功
請基于現(xiàn)今交通形勢進(jìn)行一個交通模式的分類仿真。數(shù)據(jù)來源可由我提供一部分，如果接包方能提供數(shù)據(jù)分析則更佳。
背景摘要：
隨著當(dāng)今社會的快速發(fā)展，人民水平的不斷提高，也帶來了汽車保有量的增加，交通擁堵已成為許多城市的通病，自交通控制這個概念提出以來，就不斷有學(xué)者對緩解交通擁堵而提出交通控制的方法，有定時控制、感應(yīng)控制還有自適應(yīng)控制。定時控制的研究較早，由于控制方法簡單、實現(xiàn)陳本低，比較適用于交通流較小的區(qū)域進(jìn)行控制，由于定時控制不能響應(yīng)交通流的隨機(jī)變化，在一些交通流大的地區(qū)，定時控制效果則不盡人意?，F(xiàn)在比較好的自適應(yīng)交通控制方法是使用在線控制系統(tǒng)：如 SCOOT、SCATS等。這些系統(tǒng)采用人工智能算法在線優(yōu)化控制方案進(jìn)行交通控制，但這些算法在尋優(yōu)過程中由于數(shù)據(jù)量過大而使得優(yōu)化時間過長，不能夠?qū)崟r響應(yīng)道路交通流變化，因此實時交通控制效果不佳。據(jù)統(tǒng)計表明，盡管道路交通流在變化，但其變化還是有規(guī)律可言的[1]，比如一天的上下班高峰期，節(jié)假日交通量比工作日交通量多等現(xiàn)象，我們把這些規(guī)律性出現(xiàn)的交通現(xiàn)象稱為交通模式，針對各種交通模式可以利用離線配時方案計算出最佳控制方案，實際控制的時候當(dāng)檢測器檢測到當(dāng)前交通流模式跟之前某種模式匹配，便可實施相對應(yīng)的控制方法以達(dá)到交通有效控制的目的。本文通過分析FCM（Fuzzy C-Means，模糊C均值聚類）算法的缺點，在FCM的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，對交通道路上的交通狀態(tài)進(jìn)行模式分類研究。
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