基于改进模糊聚类与ANFIS的高速公路事件检测

作者：姚磊; 刘渊

来源：计算机工程与应用, 2012, (19): 242-245.

• 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
• ROC曲线 freeway incident detection
• Fuzzy C-Means(FCM)clustering
• subtractive clustering
• Adaptive Neural Fuzzy Inference
• ROC curve

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。

• 出版日期2012-5-22
• 单位江南大学