简介:摘要:为了精准有效地识别高速公路交通运行状态,基于重庆市高速公路ETC门架数据,选取交通流量、车辆速度、交通密度作为交通状态分类指标,将K-means聚类算法的聚类中心作为模糊C均值聚类算法的初始聚类中心,利用改进后的模糊C均值聚类算法构建高速公路交通状态识别模型,利用支持向量机分类模型(SVM)交叉估计法验证运行状态识别准确率。研究表明改进后FCM聚类数据比原始FCM聚类数据识别精准度提高了3.5%,改进后的FCM算法迭代次数少、目标函数值小、更精准有效地实现了高速公路交通运行状态的识别。