基于FCM的無檢測器交叉口短時交通流量預測

張明輝

(長安大學 信息工程學院,陜西 西安 710064)

基于FCM的無檢測器交叉口短時交通流量預測

張明輝

(長安大學 信息工程學院,陜西 西安 710064)

隨著城市中的交通路網規模越來越大，要想達到實時、準確的短時交通流量預測目標，其中城市交通的動態誘導，是解決城市交通擁堵的一個重要手段。準確的短時交通流量預測是動態交通正確誘導的基礎，尤其是無檢測器交叉口的流量預測。但是由于成本等問題，交通流量檢測設備并不能覆蓋所有交叉口，考慮到城市交通流量的高度復雜性，常規的方法難以對其進行準確預測。模糊C均值聚類分析方法是一種模糊數據挖掘方法，使用該方法對城市路網中各個交叉口進行模糊聚類，獲得它們的聚類模式，由于同一模式的樣本具有高度相似性，可以使用同一模式下的有檢測器交叉口的交通流量預測無檢測器交叉口的交通流量。實驗結果表明,該方法容易實現且具有較好的預測精度。

短時交通流量；預測；模糊C均值聚類；檢測器

0 引 言

隨著社會的發展，城市中的交通路網規模越來越大，交通擁堵現象日益頻繁，為解決城市交通擁堵問題，建立及時準確的動態城市交通誘導系統極為重要[1]。為了實現對整個路網的交通流量動態誘導，必須獲取所有交叉口實時、準確的短時交通流量數據，并對這些數據進行分析，挖掘出有價值的信息[2]。這些交通流量數據主要是由交叉口處埋設的檢測器獲得的，但是，由于成本問題，交通流量檢測設備并不能覆蓋所有交叉口。……