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二维局部非负矩阵分解的路网态势算法
1
作者
许榕
吴聪
+1 位作者
蒋士正
陈启美
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1131-1136,1143,共7页
针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据...
针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据,从而实现路网态势评测.仿真结果表明,使用2D-LNMF算法路网态势评测结果更加准确,而在线评测准确性达到95.69%.
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关键词
路网态势
聚类
二维局部非负矩阵分解
特征提取
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职称材料
题名
二维局部非负矩阵分解的路网态势算法
1
作者
许榕
吴聪
蒋士正
陈启美
机构
南京大学电子科学与工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1131-1136,1143,共7页
基金
国家科技重大专项(2011ZX03005-004-03)
国家自然科学基金项目(61105015)资助
文摘
针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据,从而实现路网态势评测.仿真结果表明,使用2D-LNMF算法路网态势评测结果更加准确,而在线评测准确性达到95.69%.
关键词
路网态势
聚类
二维局部非负矩阵分解
特征提取
Keywords
network-level traffic state
cluster
2D-local non-negative matrix factorization(2D-LNMF)
feature extraction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二维局部非负矩阵分解的路网态势算法
许榕
吴聪
蒋士正
陈启美
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
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