[发明专利]一种基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法在审
| 申请号： | 201910161798.0 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN110210509A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 林晓辉;黄良;曹成涛;黎新华 | 申请（专利权）人： | 广东交通职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G08G1/01 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510650 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络技术方法领域，更具体地，涉及一种基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法，具体步骤如下：(1)首先利用谱聚类算法对路网MFD进行交通状态等级划分；(2)然后使用划分好的路网MFD参数训练SVM多分类器，并给出基于混淆矩阵的模型分类结果精度评价方法；(3)最后搭建车联网仿真平台，选取BP神经网络分类器作为比较分类器，进行实证分析。本发明一种基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法，利用谱聚类算法对路网MFD进行交通状态等级划分，然后使用划分好的路网MFD参数训练SVM多分类器，并给出基于混淆矩阵的分类结果精度评价方法，最后搭建车联网仿真平台，选取BP神经网络分类器作为比较分类器，进行实证分析。 | ||
| 搜索关键词： | 路网 路网交通状态 聚类 矩阵 参数训练 多分类器 仿真平台 交通状态 精度评价 聚类算法 车联网 分类器 混淆 神经网络技术 分类结果 模型分类 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)首先利用谱聚类算法对路网MFD进行交通状态等级划分；(2)然后使用划分好的路网MFD参数训练SVM多分类器，并给出基于混淆矩阵的模型分类结果精度评价方法；(3)最后搭建车联网仿真平台，选取BP神经网络分类器作为比较分类器，进行实证分析。
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