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J-GLOBAL ID：202002219828110235   整理番号：20A2589487

FCMの交通流欠落データ修復方法の改良【JST・京大機械翻訳】

Traffic flow missing data repair method based on improved FCM

著者 (5件)： Cao Jie (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050;甘粛省城市軌道交通智能運営工程研究中心,甘粛蘭州730050;甘粛省制造業信息化工程研究中心,甘粛蘭州730050) ,  Yin Yangyang (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050) ,  Zhang Hong (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050;甘粛省城市軌道交通智能運営工程研究中心,甘粛蘭州730050) ,  Chen Zuohan (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050;甘粛省城市軌道交通智能運営工程研究中心,甘粛蘭州730050) ,  Hou Liang (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050;甘粛省城市軌道交通智能運営工程研究中心,甘粛蘭州730050)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 39  号： 10  ページ： 54-57  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： 従来のファジィC平均(FCM)アルゴリズムにおけるクラスタ数とファジィ指数が事前知識の人為的決定によってクラスタリング結果の精度に影響するという問題に照準を定めて,改良FCM(FCM)に基づく交通流欠損データ修復方法を提案した。最初に,ファジィ意思決定理論に従って,FCMの目的関数と分割エントロピーを用いて,最適ファジィ指数を決定し,次に,FCMのクラスタリング数を,シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムによって最適化し,最後に,交通流データの時空間的相関を結びつけて,修復効果を改善した。米国カリフォルニア輸送局の運行監視システムによって提供された高速道路交通データを研究対象とし、実験結果により、この方法は従来のFCMアルゴリズムの大域探索能力が不足する問題を克服し、従来のFCMアルゴリズムと比べ、その平方自乗平均誤差は約30%低下することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  エントロピー ,  最適化 ,  高速道路 ,  *交通流 ,  クラスタ化 ,  監視装置 ,  クラスタ ,  実効値 ,  目的関数 ,  カリフォルニア州 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  交通データ ,  シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： FCM ,  交通流 ,  欠落 ,  修復