Traffic condition recognition using the -means clustering method
Author(s):
Abstract:
This paper presents a methodological approach to traffic condition recognition, based on driving segment clustering. Traffic condition recognition has many applications to various areas, such as intelligent transportation, adaptive cruise control, pollutant emissions dispersion, safety, and intelligent control strategies in hybrid electric vehicles. This study focuses on the application of driving condition recognition to the intelligent control of hybrid electric vehicles. For this purpose, driving features are identified and used for driving segment clustering, using the k-means clustering algorithm. Many combinations of driving features and different numbers of clusters are evaluated, in order to achieve the best traffic condition recognition results. The results demonstrate that traffic conditions can be correctly recognized in 87 percent of situations using the proposed approach.
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:18 Issue: 4, 2011
Page:
930
magiran.com/p936810
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!