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城市路口交通状态判别方法研究
被引量：
8
1
作者
任其亮
王世能
+2 位作者
王坤
詹家凤
曾柯
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第6期111-115,122,共6页
为客观、有效地评价城市路口交通状态,选择平均最大排队长度、饱和度、平均车辆延误、速度比等4个对城市路口交通状态变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,选取Relief F算法对所选取的评价指标进行权值判定,设计了基于模糊FCM聚...
为客观、有效地评价城市路口交通状态,选择平均最大排队长度、饱和度、平均车辆延误、速度比等4个对城市路口交通状态变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,选取Relief F算法对所选取的评价指标进行权值判定,设计了基于模糊FCM聚类的综合判别模型,并借助VISSIM交通仿真软件对路口交通流状态进行了仿真。结果表明:改进的W-FCM判别方法相比于传统的神经网络判别法,总体误判代价降低了47.5%,判别精度提升至96.7%,改进的判别方法具有较强的可行性。
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关键词
交通运输工程
城市路口
交通状态
排队长度
w-fcm
聚类算法
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职称材料
一种时间序列动态聚类的算法
被引量：
8
2
作者
谢福鼎
赵晓慧
+1 位作者
嵇敏
平宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第10期3677-3680,共4页
针对时间序列传统静态聚类问题,提出了对时间序列进行动态聚类的方法。该方法首先提取时间序列的关键点集合,根据改进的FCM算法找到动态特征明显的时间序列,再利用提出的动态聚类算法确定此类时间序列在不同时间段的所属类别,在改进的FC...
针对时间序列传统静态聚类问题,提出了对时间序列进行动态聚类的方法。该方法首先提取时间序列的关键点集合,根据改进的FCM算法找到动态特征明显的时间序列,再利用提出的动态聚类算法确定此类时间序列在不同时间段的所属类别,在改进的FCM算法中采用兰氏距离可以使其对奇异值不敏感。实验结果反映出动态特征明显的时间序列类别随时间演化的特性,表明了方法的可行性和有效性。与已有算法相比,该方法揭示了时间序列的部分动态特征。该方法还可以运用于研究数据挖掘的其他问题。
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关键词
时间序列
关键点
兰氏距离
模糊聚类算法
动态聚类
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职称材料
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
被引量：
9
3
作者
张天培
王成亮
+3 位作者
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
《电力工程技术》
北大核心
2021年第1期167-174,共8页
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类...
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
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关键词
电动汽车动态充电(EV-DWC)
小波-反向传播混合神经网络(W-BPNN)
模糊C聚类(FCM)
电动汽车充电方式
负荷模型
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职称材料
题名
城市路口交通状态判别方法研究
被引量：
8
1
作者
任其亮
王世能
王坤
詹家凤
曾柯
机构
重庆交通大学交通运输学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第6期111-115,122,共6页
基金
重庆市教委自然科学研究项目(KJ130422)
中国博士后科研基金(20110490809)
文摘
为客观、有效地评价城市路口交通状态,选择平均最大排队长度、饱和度、平均车辆延误、速度比等4个对城市路口交通状态变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,选取Relief F算法对所选取的评价指标进行权值判定,设计了基于模糊FCM聚类的综合判别模型,并借助VISSIM交通仿真软件对路口交通流状态进行了仿真。结果表明:改进的W-FCM判别方法相比于传统的神经网络判别法,总体误判代价降低了47.5%,判别精度提升至96.7%,改进的判别方法具有较强的可行性。
关键词
交通运输工程
城市路口
交通状态
排队长度
w-fcm
聚类算法
Keywords
traffic and transportation engineering
urban intersection
traffic state
queue length
w-fcm
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
一种时间序列动态聚类的算法
被引量：
8
2
作者
谢福鼎
赵晓慧
嵇敏
平宇
机构
辽宁师范大学城市与环境学院
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
同济大学电子信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第10期3677-3680,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(10771092)
文摘
针对时间序列传统静态聚类问题,提出了对时间序列进行动态聚类的方法。该方法首先提取时间序列的关键点集合,根据改进的FCM算法找到动态特征明显的时间序列,再利用提出的动态聚类算法确定此类时间序列在不同时间段的所属类别,在改进的FCM算法中采用兰氏距离可以使其对奇异值不敏感。实验结果反映出动态特征明显的时间序列类别随时间演化的特性,表明了方法的可行性和有效性。与已有算法相比,该方法揭示了时间序列的部分动态特征。该方法还可以运用于研究数据挖掘的其他问题。
关键词
时间序列
关键点
兰氏距离
模糊聚类算法
动态聚类
Keywords
time series
key points
L-W distance
FCM algorithm
dynamic clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
被引量：
9
3
作者
张天培
王成亮
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
机构
江苏方天电力技术有限公司
国网江苏省电力有限公司
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2021年第1期167-174,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51877036)。
文摘
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
关键词
电动汽车动态充电(EV-DWC)
小波-反向传播混合神经网络(W-BPNN)
模糊C聚类(FCM)
电动汽车充电方式
负荷模型
Keywords
electrical vehicle dynamic wireless charging(EV-DWC)
wavelet-back propagation neural network(W-BPNN)
fuzzy C-means(FCM)
EV charging pattern
load model
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
城市路口交通状态判别方法研究
任其亮
王世能
王坤
詹家凤
曾柯
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
8
下载PDF
职称材料
2
一种时间序列动态聚类的算法
谢福鼎
赵晓慧
嵇敏
平宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
8
下载PDF
职称材料
3
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
张天培
王成亮
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
《电力工程技术》
北大核心
2021
9
下载PDF
职称材料
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