【摘 要】
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针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分
【基金项目】
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昆明理工大学学术科技创新基金课题（2010YC131）资助
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针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力。通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持。
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