基于模糊聚类分析的公路隧道短期交通量预测

摘要

公路隧道交通量具有高度的复杂性、模糊性和随机性,常规的方法难以对其准确预测.模糊聚类分析是一种模糊数据挖掘方法,使用该法对同一时段交通量的历史数据进行处理,建立模糊相似矩阵,获得它们的聚类模式,在此基础上判断被预测样本所属的聚类模式.由于同一模式的样本具有高度相似性,可以用它们的交通量数据来预测新值.分析和计算结果表明该方法容易实现,且具有较高的预测精度.