姚磊
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进模糊聚类与ANFIS的高速公路事件检测被引量：3
- 2013年
- 为了准确并及时地发现高速公路上的交通事故隐患,减少事故引发的交通延迟,提高高速公路运行安全性,结合减法聚类与模糊C均值(FCM)聚类算法对输入样本数据进行聚类,建成初始模糊推理系统,然后通过神经网络的自学习机制,训练模糊系统参数,确定模糊推理规则,建立最终模糊模型。通过仿真实验结果对比,验证了基于改进模糊聚类与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模方法的有效性。
- 姚磊刘渊
- 关键词：交通事件检测模糊C均值聚类减法聚类自适应神经模糊推理
- 基于ANFIS的交通事件持续时间预测被引量：1
- 2014年
- 针对高速公路交通事故引发交通堵塞的问题,提出一种基于减法聚类和自适应神经模糊推理系统的事件持续时间预测新方法。将该方法应用于交通事件持续时间预测,从I-880数据库中提取事件持续时间相关因素,使用非参数估计法进行显著性分析,将影响程度最大的因素作为模糊系统的输入样本,采用减法聚类对输入样本进行聚类,得到模糊规则数并建立初始模糊推理系统,使用BP反向传播算法和最小二乘估计算法的混合算法对该模糊系统进行训练并优化,建立最终模糊模型。仿真结果证明,该系统对交通事件持续时间预测具有较高检测率和较低误报率。
- 姚磊刘渊
- 关键词：方差分析减法聚类自适应神经模糊推理系统ROC曲线
