文档介绍：第 27卷第 1期
2010年 1月

计算机应用与软件
ComputrApplcatonsandSofwar

基于模糊聚类分析的公路隧道短期交通量预测
蓝红莉
(广西工学院计算机工程系广西柳州 545006)
摘要公路隧道交通量具有高度的复杂性、模糊性和随机性,常规的方法难以对其准确预测。模糊聚类分析是一种模糊数据挖
掘方法,使用该法对同一时段交通量的历史数据进行处理,建立模糊相似矩阵,获得它们的聚类模式,在此基础上判断被预测样本所
属的聚类模式。由于同一模式的样本具有高度相似性,可以用它们的交通量数据来预测新值。分析和计算结果表明该方法容易实
现,且具有较高的预测精度。
关键词信息处理公路隧道交通量预测模糊聚类分析
SHORTERM TRAFFI FLOW PREDITI NFORHI HWAYTUNNELBASED
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LanHongl
(putrEngierng,GuangxiUniestofTehnolgyLizou545006,GuangxiChia)
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Keywords Ifratonprcesig Hihwaytnnel Trfifow Prditon Fuzyclsernganalss
0 引言
公路隧道短期交通量是隧道监控系统的核心参数,通过车
辆检测器等方法可直接进行实时检测。由于驶入隧道的车辆是
隧道内污染物的主要来源,因此车辆交通流量的大小直接决定
了隧道通风系统如何动作。但是交通量的检测总是滞后其产生
的污染作用,加上污染物在隧道内运移也需要一段时间(即通
风设备投入运行产生的排风作用也是滞后的),若按实时检测
到的交通量来操作通风系统,显然难以及时将污染物排除,不能
保证公路隧道的污染物浓度小于标准规定。通过预测交通量,
实现通风系统的前馈控制,解决由于这些滞后而引起的不利因
素,使通风系统能及时将污染物排出隧道,以保证人们健康和交
通安全;同时通过预测交通量,为应用好的控制方法打下基础,
可有效降低通风系统的电能消耗,降低隧道的运营成本,因此公
路隧道交通量