【摘 要】
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针对传统断面交通流速度分布假设关系较片面、回归数据不全面和拟合模型不具有普遍性和精确性等问题,本文采用二分K-FCM结合算法对连续收集的大样本交通流数据中速度、交通量
【基金项目】
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国家自然科学基金(51778242);广东省交通运输厅科技项目(科技2014-02-010,2015-02-004)~~
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针对传统断面交通流速度分布假设关系较片面、回归数据不全面和拟合模型不具有普遍性和精确性等问题,本文采用二分K-FCM结合算法对连续收集的大样本交通流数据中速度、交通量和占有率三者进行聚类划分,再利用自主建立的MLE-LM算法拟合运行车速三参数Weibull分布,并将其拟合结果与正态分布和高斯多峰拟合结果对比.该算法模型收敛快,拟合结果精度高,不易收敛于局部极值,且对样本容量的适应能力强.研究结果表明：各交通流状态下高斯多峰非参数估计拟合效果最好,但其自由度最小,即被限制的变量最多,难以反映数据的分布特征;
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