[发明专利]一种基于机器学习的城市快速路交通状态识别方法在审
| 申请号： | 202011422439.5 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112560915A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 张丽岩;马健;刘晓锋;王峥 | 申请（专利权）人： | 苏州科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12;G08G1/01 |
| 代理公司： | 苏州尚为知识产权代理事务所(普通合伙) 32483 | 代理人： | 李凤娇 |
| 地址： | 215009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的城市快速路交通状态识别方法，包括以下步骤：S1:获取影响高速公路交通状态的流量、速度、占有率参数数据；S2:将一组含有速度、流量、占有率的交通流参数在空间坐标轴上表示出来，并随机选取若干个点作为初始聚类中心，并将数据集划分成4类，随机选取4个点为四类的初始聚类中心：S3:对选取的聚类中心进行实数值编码；S4:根据设定的种群规模大小生成若干条上述染色体，对每一条染色体进行适应度评价，采用先聚类后分类的策略，构建了结合遗传算法的模糊聚类交通状态划分模型，先对大量数据进行聚类预处理后，再使用SVM进行交通状态分类，使之更容易找到分类边界，提高数据处理效率和分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 城市 快速路 交通 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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