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請基於(yu) 現今交通形勢進行一個(ge) 交通模式的分類仿真。數據來源可由我提供一部分，如果接包方能提供數據分析則更佳。
背景摘要：
隨著當今社會(hui) 的快速發展，人民水平的不斷提高，也帶來了汽車保有量的增加，交通擁堵已成為(wei) 許多城市的通病，自交通控製這個(ge) 概念提出以來，就不斷有學者對緩解交通擁堵而提出交通控製的方法，有定時控製、感應控製還有自適應控製。定時控製的研究較早，由於(yu) 控製方法簡單、實現陳本低，比較適用於(yu) 交通流較小的區域進行控製，由於(yu) 定時控製不能響應交通流的隨機變化，在一些交通流大的地區，定時控製效果則不盡人意。現在比較好的自適應交通控製方法是使用在線控製係統：如 SCOOT、SCATS等。這些係統采用人工智能算法在線優(you) 化控製方案進行交通控製，但這些算法在尋優(you) 過程中由於(yu) 數據量過大而使得優(you) 化時間過長，不能夠實時響應道路交通流變化，因此實時交通控製效果不佳。據統計表明，盡管道路交通流在變化，但其變化還是有規律可言的[1]，比如一天的上下班高峰期，節假日交通量比工作日交通量多等現象，我們(men) 把這些規律性出現的交通現象稱為(wei) 交通模式，針對各種交通模式可以利用離線配時方案計算出最佳控製方案，實際控製的時候當檢測器檢測到當前交通流模式跟之前某種模式匹配，便可實施相對應的控製方法以達到交通有效控製的目的。本文通過分析FCM（Fuzzy C-Means，模糊C均值聚類）算法的缺點，在FCM的基礎上加以改進，對交通道路上的交通狀態進行模式分類研究。
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