[发明专利]一种基于多模型融合的状态判别方法在审
| 申请号： | 201910650794.9 | 申请日： | 2019-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN110390816A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 张凤荔;王瑞锦;翟嘉伊;刘崛雄;周世杰;张雪岩 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多模型融合的状态判别方法，所述方法包括以下内容：数据预处理，对采集的交通流数据进行数据预处理；特征选择，选择相关特征子集通过去除不相关及冗余特征降低数据维度；多特征聚类，通过对多维特征分析对交通流数据进行划分；实时分类，对交通流数据进行分类进行实时交通状态的判别。能够对当前网络拓扑中的路径的实时状态进行判别，为路径权值确定及后续的路径规划应用提供理论基础及技术路线；与传统的单特征阈值判别方法相比提高了准确性和有效性，同时，特征选择方法能够去除一些无关特征，提升判别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 交通流数据 数据预处理 模型融合 特征选择 状态判别 去除 多维特征 技术路线 理论基础 路径规划 冗余特征 实时分类 实时交通 实时状态 数据维度 特征聚类 特征子集 网络拓扑 应用提供 阈值判别 传统的 路径权 采集 分类 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模型融合的状态判别方法，其特征在于：所述方法包括以下内容：数据预处理，对采集的交通流数据进行数据预处理；特征选择，选择相关特征子集通过去除不相关及冗余特征降低数据维度；多特征聚类，通过对多维特征分析对交通流数据进行划分；实时分类，对交通流数据进行分类进行实时交通状态的判别。
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