【摘 要】
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针对传统谱聚类算法在路网划分时承载路网信息较少和聚类中心优化问题,提出一种基于改进谱聚类算法的城市路网划分算法。通过转移概率模拟交通路网动态运行特征,利用马尔可夫链对谱聚类相似图进行重构,增强相似图的健壮性,与遗传算法结合,通过遗传算法优化初始聚类中心,提高谱聚类全局寻优能力。实验结果表明,改进后的算法比基准算法具有较好的聚类效果,能够有效划分城市路网。
【基金项目】
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吉林省科技发展计划技术攻关基金项目(20190302118GX)。
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针对传统谱聚类算法在路网划分时承载路网信息较少和聚类中心优化问题,提出一种基于改进谱聚类算法的城市路网划分算法。通过转移概率模拟交通路网动态运行特征,利用马尔可夫链对谱聚类相似图进行重构,增强相似图的健壮性,与遗传算法结合,通过遗传算法优化初始聚类中心,提高谱聚类全局寻优能力。实验结果表明,改进后的算法比基准算法具有较好的聚类效果,能够有效划分城市路网。
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