多分类器组合的交通拥堵预测模型研究

摘要：

交通拥堵已成为制约城市经济和社会发展的"瓶颈",针对影响交通拥堵因素多的特点,在分析单分类器与Bagging类算法的基础上,提出一种基于多分类器组合的交通拥堵判别方法.通过分析交通流参数,同时充分考虑与城市路况相关的环境因素,得出城市道路的拥堵预测模型.仿真结果表明,它能够有效地判别道路拥堵的状态变化,比不考虑环境因素影响时能够获得更高的识别率和较低的误报率.

关键词：多分类器系统、Bagging、智能交通系统、神经网络、仿真

所属期刊栏目：31

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：肇庆学院校级科研基金青年项目0928;肇庆市科技创新基金项目2010G22

在线出版日期：2011-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5088-5091