作　　者： ; ; ;

机构地区： 清华大学信息科学技术学院自动化系

出　　处： 《吉林大学学报（工学版）》 2009年第S2期1-6,共6页

摘　　要： 将GTM-TT算法应用到城市区域交通状态的分析研究中,通过对北京市实际道路29个线圈89天的占有率数据进行分析,实现了高维数据的可视化和无监督聚类。在隐平面中,不同区域代表不同交通拥堵状况。统计发现频繁发生的状态转移跨度小,符合交通状态缓慢变化的认识。最后将89天按隐平面上的状态序列向量之间的距离进行层次聚类,聚为4类,分析发现了每类所代表的典型交通过程。 The occupancy data of a small region contains 29 loops in Beijing city was analyzed using generative topographic mapping through time(GTM-TT).The original data was mapped from 29-dimensional space to 2-dimensional space which is easy for visualization and clustered into different classes naturally.The statistics of states transfer show that the most probably transfer distance was within 1 step.At last the 89 days was clustered into 4 types using hierarchical clustering method according to the Euclidean distance between the tracks of different days in the latent space.It was found that the day of different type had different traffic process.

关 键 词： 交通运输工程 多元时间序列 生成式拓扑映射的时间扩展 交通状态分析 无监督聚类 数据可视化

领　　域： [交通运输工程] [交通运输工程]