文献

J-GLOBAL ID：201702228021289782   整理番号：17A0023452

ネットワークシミュレーション応用のための交通流の基本図の較正:2段階クラスタリングアプローチ【Powered by NICT】

Calibration of traffic flow fundamental diagrams for network simulation applications: A two-stage clustering approach

著者 (4件)： Ziyuan Gu (Department of Civil Engineering, Monash University, VIC 3800, Australia) ,  Saberi Meead (Department of Civil Engineering, Monash University, VIC 3800, Australia) ,  Sarvi Majid (Department of Infrastructure Engineering, University of Melbourne, VIC 3010, Australia) ,  Zhiyuan Liu (Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS, Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Southeast University, Nanjing 210096, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 1348-1353  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,動的交通配分(DTA)シミュレーションのための交通流の基本図の較正のための二段階クラスタリング手法を提案することを目的としている。道路物理的特性に大きく依存することが教師つきグループ化戦略に焦点を当てた以前の研究とは異なり,大きな交通データを用いて研究したデータ駆動展望。二領域修飾Greenshields交通流モデルを用いて,非線形最小二乗法を用いて日常的に歴史的観測に適合するようにした。第二段階では,類似の交通流特性を持つ凝集体リンクすることを目的とした第一段階は交通流基本図の日々変動を捕捉することを目的とした,較正されたモデルに基づいて提案した二段階クラスタリングアプローチ。標準k-平均アルゴリズムは第一段階で適用し,Fre’chet距離に基づいて修正された階層的クラスタリングは,第二段階を提案した。較正し,クラスタ化の結果は,実現可能性と提案した方法の有効性を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 凝集体 ,  アルゴリズム ,  道路 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  流れ特性 ,  クラスタ化 ,  *交通流
準シソーラス用語： 階層的クラスタリング ,  交通流モデル ,  データ駆動 ,  交通データ ,  クラスタリング法 ,  動的交通量配分 ,  *ネットワークシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ネットワークシミュレーション ,  応用 ,  交通 ,  基本図 ,  較正 ,  段階 ,  クラスタリング