【摘 要】
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针对传统交通时段划分方法的局限性,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的交通时段划分方法SFLA-FCM。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆交通大学交通运输学院
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针对传统交通时段划分方法的局限性,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的交通时段划分方法SFLA-FCM。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。实验结果表明,与单一FCM法相比,SFLA-FCM聚类更准确,效果更佳,对解决城市交通时段的自动划分问题是可行、有效的。
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