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J-GLOBAL ID：201802275975323323   整理番号：18A1822031

MLE-LMアルゴリズムに基づいて推定した交通流断面速度Weibull分布モデル【JST・京大機械翻訳】

Section Velocity Distribution of Traffic Flow Model with Weibull Distribution Based on MLE-LM Algorithm Estimation

著者 (3件)： Fu Xinsha (華南理工大学土木与交通学院,广州,510641) ,  Zheng Wei (華南理工大学土木与交通学院,广州,510641) ,  Wang Xiaofei (華南理工大学土木与交通学院,广州,510641)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 18  号： 3  ページ： 126-132  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的断面の交通流の速度分布の仮定関係の面,回帰データの不完全性,および適合モデルの普遍性と精度の問題を考慮して,本論文は,2分割K-FCM結合アルゴリズムを使用して,大規模交通流データの速度,交通量,および占有率をクラスタ化した。自律的に確立されたMLE-LMアルゴリズムを,車両速度の3パラメータWeibull分布に適合させ,そして,適合結果を,正規分布およびガウス多重ピークフィッティングの結果と比較した。モデルの収束は速く、フィッティング結果の精度が高く、局部の極値に収束しにくく、サンプル容量に対する適応能力が強い。その結果,次のことが分かった。各交通流状態のGaussマルチピークノンパラメトリック推定のフィッティング効果は最も良かったが、その自由度が最小で、即ち制限された変数が最も多く、データの分布特徴を反映できない。パラメータ推定のWeibull-3分布の適合結果は正規分布のフィッティング結果より良く、しかもAdjR-square値は0.7より大きいため、異なる交通流状態の速度分布は基本的にWeibull-3分布に従うと考えられる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *Weibull分布 ,  *交通流 ,  *モデル ,  自由度 ,  *アルゴリズム ,  正規分布 ,  不整 ,  パラメータ ,  多重化 ,  速度分布 ,  普遍性 ,  パラメータ推定 ,  占有率
準シソーラス用語： パラメトリック推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： traffic engineering ,  section velocity distribution ,  Levenberg Marquardt algorithm ,  Weibull distribution

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： アルゴリズム ,  推定 ,  交通流 ,  Weibull分布 ,  モデル