基于改进KMC算法的三相交通流聚类研究

针对城市快速路交通流的运行特性,利用K均值聚类算法研究了交通流的三相特性。对KMC算法进行改进,避免聚类计算陷入局部最优并获得较好的初始聚类中心。以信息熵及其跃迁值为判定准则,确定了交通流时间序列聚类分析的最优聚类数目。通过对上下游关联路段的交通流时间序列进行聚类,发现不同路段聚类结果存在的共同点和差异,并利用自信息量完成对分类结果的可靠性分析。文中对交通流时间序列聚类分析进行研究,从数据角度提出了确定三相交通流边界的可靠方法,为交通流运行状态判别和预测提供理论和方法支持。