期刊检索

  • 2024年第56卷
  • 2023年第55卷
  • 2022年第54卷
  • 2021年第53卷
  • 2020年第52卷
  • 2019年第51卷
  • 2018年第50卷
  • 2017年第49卷
  • 2016年第48卷
  • 2015年第47卷
  • 2014年第46卷
  • 2013年第45卷
  • 2012年第44卷
  • 2011年第43卷
  • 2010年第42卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:温惠英,卢德佑,吴亚平,曾强.改进模糊聚类方法的物流园交通小区划分[J].哈尔滨工业大学学报,2018,50(3):103.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201612076
WEN Huiying,LU Deyou,WU Yaping,ZENG Qiang.Division of logistics park traffic zones based on the improved fuzzy clustering method[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2018,50(3):103.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201612076
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 1421次   下载 801 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
改进模糊聚类方法的物流园交通小区划分
温惠英,卢德佑,吴亚平,曾强
(华南理工大学 土木与交通学院, 广州 510641)
摘要:
为获取物流园交通小区的最佳分类结果,首先对物流园进行定性划分,然后构造加权模糊相似矩阵,再利用邻接矩阵对加权模糊相似矩阵进行修正,采用改进的模糊聚类方法对小区进行聚类合并,并且基于类内距离和类间距离构造F指标以确定最佳分类数.实验结果表明,基于改进的模糊聚类方法能够较大程度地减少物流园交通小区数量,并且能够快速得到较好的小区分类,还能避免将地理位置不相邻的小区划分为同一类.
关键词:  物流园交通小区  邻接矩阵  模糊聚类  类内距离  类间距离
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201612076
分类号:U491
文献标识码:A
基金项目:国家自然科学基金(2,7); 广东省自然科学资金资助项目(2016A030310427)
Division of logistics park traffic zones based on the improved fuzzy clustering method
WEN Huiying,LU Deyou,WU Yaping,ZENG Qiang
(School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China)
Abstract:
To obtain the best classification results of logistics park, the qualitative division of logistics park traffic zones is carried out, then the weighted fuzzy similar matrix is constructed, and the adjacency matrix is used to amend the weighted fuzzy similar matrix. The improved fuzzy clustering method is employed to the clustering of merger of logistics park traffic zones. In addition, the F index is constructed to determine the optimal number of class based on the distance in the class and the distance between the class. The results show that the improved fuzzy clustering method could greatly reduce the amount of logistics park traffic zones, and it can quickly get the better logistics park traffic zones classification and avoid dividing logistics park traffic zones which are in the non-adjacent geographical position into the same class.
Key words:  logistics park traffic zones  adjacency matrix  fuzzy clustering  distance in the class  distance between the class

友情链接LINKS