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基于高斯回归算法的K-Means聚类分析车道流量方法

📄 申请号：CN201910021716.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-01-10

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_00 ,

技术画像

所属领域

机器学习算法机器学习算法聚类分析交通流量预测

应用场景

智能交通, 交通拥堵治理, 城市交通规划, 交通流量监测, 道路管理

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摘要

一种基于高斯回归算法的K‑Means聚类分析车道流量方法，包括以下步骤：1)获取某条交叉路口的过车流量统计数据；2)运用超参数优化的高斯回归算法进行平滑处理，得到回归后的车流函数；3)根据得到的车流函数，拟合画出平滑的流量曲线；4)设置初始最大聚类簇数，用K‑Means聚类的方法遍历各簇数值；5)利用轮廓系数法对聚类结果处理；6)通过阈值计算，合并近似簇后得到一个最佳聚类簇数值；7)以最佳聚类簇数值为新簇值，用K‑Means方法再一次聚类得到最后这一周最佳聚类效果；8)参考聚类结果给出相应的周最佳调度方案。本发明利用聚类算法把类似的流量分布的日期归为同一类，得到更加精确的流量分类结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种复合型钴钒氮化物纳米线电催化剂及其制备方法和应用

当前第 / 件

基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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