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原文传递 一种基于模糊KNN空间特征匹配的道路交通服务水平评价方法
专利名称: 一种基于模糊KNN空间特征匹配的道路交通服务水平评价方法
摘要: 一种基于模糊KNN空间特征匹配的道路交通服务水平评价方法,首先,建立道路交通特征参考序列,获取不同模态下、空间上的道路交通基准数据;其次,提取同一模态下、空间上的道路交通训练数据和测试数据,基于基准数据,获取道路交通差值数据,经过阈值化处理,获取训练数据和测试数据的特征;将道路交通服务水平模糊化处理,结合训练数据特征,完成知识库的构建;最后,通过KNN空间特征匹配算法,选取知识库中与测试数据特征距离最近的k个特征,并求出对应的模糊化的服务水平;将k组模糊化的服务水平相加,得出最大概率对应的服务水平,即为当前特征所属服务水平,完成基于空间特征匹配的道路交通运行状态评价。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 浙江;33
申请人: 浙江工业大学
发明人: 徐东伟;王永东;彭鹏;宣琦;郭海锋
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201710850376.5
公开号: CN107767023A
代理机构: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241
代理人: 王利强
分类号: G06Q10/06(2012.01)I;G06Q50/26(2012.01)I;G06N5/02(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G;G06;G06Q;G06N;G06K;G06Q10;G06Q50;G06N5;G06K9;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N5/02;G06K9/62
申请人地址: 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
主权项: 一种基于模糊KNN空间特征匹配的道路交通服务水平评价方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:1)获取同一模态下、空间上的不同路段的道路交通数据建立道路交通特征参考序列,基于空间相关性分析,选择基准路段,并将其数据作为空间上的道路交通基准数据;2)提取同一模态下、空间上其它路段的历史数据,作为训练数据,基于同一模态下、空间上的道路交通基准数据,获取差值数据,经过阈值化处理,获取训练数据的特征;3)通过已有的道路交通数据和道路交通服务水平划分,结合训练数据的特征,完成知识库的构建;4)获取同一模态下、空间上其它路段的测试数据,作为测试数据,基于同一模态下、空间上的道路交通基准数据,获取空间上的道路交通差值数据,经过阈值化处理,获取测试数据的特征;5)通过KNN特征匹配算法,选取知识库中与测试数据特征距离最近的k个特征,并求出对应的模糊化的服务水平;6)将k组模糊化的服务水平相加,得出最大概率对应的服务水平,即为当前特征所属服务水平,完成空间特征匹配的道路交通服务水平评价。
所属类别: 发明专利
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