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基于DTW距离聚类的交叉口拥堵检测 被引量:2

Study of Detecting Intersection Congestion based on DTW Distance Clustering
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摘要 交叉口是城市交通的关键节点,常发生交通拥堵,在分析交叉口采集的地点平均车速、流量和时间占有率时间序列特征的基础上,提出了交叉口入口交通状态动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)相似度量和K均值聚类的交叉口交通拥堵检测方法,并以某城市70个交叉口实测交通数据为例进行了拥堵检测,结果表明了该方法的可行性. Aiming at intersection of urban transport where traffic congestion often occurs, the intersection trafficcongestion identification method of dynamic time warping (dynamic time warping , DTW) similar measureof the entrance intersection traffic state and K-means clustering is proposes based on the analyzing time seriescharacteristics of detecting average speed and traffic volume. With true data, 70 intersection traffic congestionsare detected by the method in a city. The results show the feasibility of the approach.
出处 《大连交通大学学报》 CAS 2016年第4期5-9,共5页 Journal of Dalian Jiaotong University
基金 国家青年科学基金资助项目(71403096) 住房和城乡建设部资助项目(2013-K5-25 2013-R2-36) 江苏省高校哲学社会科学研究指导项目(2012SJD630005)
关键词 交通拥堵 交叉口 拥堵检测 动态时间弯曲 K均值聚类 traffic congestion intersection congestion detection dynamic time warping K-mean clustering
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