CN109697851A - 基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统 - Google Patents

基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统 Download PDF

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Abstract

公开了一种基于AFCM‑l2的城市道路交通状态判别方法及系统。该方法可以包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。本发明通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。

Description

基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统
技术领域
本发明涉及智能交通系统领域，更具体地，涉及一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统。
背景技术
城市道路交通状态实时判别是城市道路智能交通系统合理管控的基础。城市道路交通状态很难用确切的数字来进行量化，是一个主观性很强的感官量，人们往往使用“拥堵”、“畅通”等不确定的、模糊的语言描述交通状态。因为模糊理论在主观事物模糊逻辑描述方面具有非常大的优势，因此模糊聚类算法被广泛应用于交通状态判别且取得了良好的效果。然而，进行交通拥堵状态自动识别时，由于传统模糊聚类算法一视同仁地对待每个数据点、对离群点敏感、易陷入局部最优。因此，有必要开发一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法及系统，其能够通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。
根据本发明的一方面，提出了一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法。所述方法可以包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对所述交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：根据所述多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将所述交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：获取实时交通流参数数据，计算所述实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以所述距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为所述实时交通流参数数据的状态判别信息。
优选地，所述交通流历史参数数据包括：交通流量、速度、时间占有率。
优选地，所述预设分类数量为4。
优选地，所述交通状态包括畅通、平稳、拥堵、堵塞。
优选地，步骤2中所述模糊聚类算法AFCM-l2包括：步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；步骤202：针对第 t次循环，建立目标函数，计算使所述目标函数最小的隶属度uik与样本权值 wk，进而计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤 202-204。
优选地，所述目标函数为：
其中，X为交通流历史参数数据的集合，n为X中的数据个数，V为交通状态模糊聚类中心的集合，V＝[v1 v2... vc]T，U为隶属度矩阵，uik为交通流历史参数数据xk隶属于类别i的程度，wk为样本权值，λ、β为正则化系数，d(xk,vi)为交通流历史参数数据xk与交通状态模糊聚类中心vi之间的距离，d(xk,vi)＝||xk-vi||2，1≤i≤c，1≤k≤n。
优选地，通过公式(2)计算所述隶属度uik：
优选地，通过公式(3)计算样本权值wk：
优选地，通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi：
根据本发明的另一方面，提出了一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别系统，其特征在于，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：根据预设分类数量c 对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对所述交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：根据所述多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将所述交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：获取实时交通流参数数据，计算所述实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以所述距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为所述实时交通流参数数据的状态判别信息。
优选地，所述交通流历史参数数据包括：交通流量、速度、时间占有率。
优选地，所述预设分类数量为4。
优选地，所述交通状态包括畅通、平稳、拥堵、堵塞。
优选地，步骤2中所述模糊聚类算法AFCM-l2包括：步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；步骤202：针对第t次循环，建立目标函数，计算使所述目标函数最小的隶属度uik与样本权值 wk，进而计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤 202-204。
优选地，所述目标函数为：
其中，X为交通流历史参数数据的集合，n为X中的数据个数，V为交通状态模糊聚类中心的集合，V＝[v1 v2... vc]T，U为隶属度矩阵，uik为交通流历史参数数据xk隶属于类别i的程度，wk为样本权值，λ、β为正则化系数，d(xk,vi)为交通流历史参数数据xk与交通状态模糊聚类中心vi之间的距离，d(xk,vi)＝||xk-vi||2，1≤i≤c，1≤k≤n。
优选地，通过公式(2)计算所述隶属度uik：
优选地，通过公式(3)计算样本权值wk：
优选地，通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi：
其有益效果在于：从数据各异的本质出发，引入度量各个数据不同重要性的权重值，自动调整其权重使得更重要的数据具有相对较大的权重值，并通过在目标函数中添加了隶属度平滑约束和数据重要性权值的正则化项，有效地提高对重叠类别数据的辨识能力，保证了各数据权重的不确定性，使更多数据参于聚类过程，提高了聚类的精度。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法的步骤的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明的基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法的步骤的流程图。
在该实施例中，根据本发明的基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法可以包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：根据多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：获取实时交通流参数数据，计算实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。
在一个示例中，交通流历史参数数据包括：交通流量、速度、时间占有率。
在一个示例中，预设分类数量为4。
在一个示例中，交通状态包括畅通、平稳、拥堵、堵塞。
在一个示例中，步骤2中模糊聚类算法AFCM-l2包括：步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；步骤202：针对第t次循环，建立目标函数，计算使目标函数最小的隶属度uik与样本权值wk，进而计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定 V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤 202-204。
在一个示例中，目标函数为：
其中，X为交通流历史参数数据的集合，n为X中的数据个数，V为交通状态模糊聚类中心的集合，V＝[v1 v2... vc]T，U为隶属度矩阵，uik为交通流历史参数数据xk隶属于类别i的程度，wk为样本权值，即交通流历史参数数据xk对目标函数的影响程度，λ、β为正则化系数，d(xk,vi)为交通流历史参数数据xk与交通状态模糊聚类中心vi之间的距离， d(xk,vi)＝||xk-vi||2，1≤i≤c，1≤k≤n。
在一个示例中，通过公式(2)计算隶属度uik：
在一个示例中，通过公式(3)计算样本权值wk：
在一个示例中，通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi：
具体地，根据本发明的基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法可以包括：
步骤1：获取交通流历史参数数据，包括交通流量、速度、时间占有率；
步骤2：根据预设分类数量c将交通状态分类，包括畅通、平稳、拥堵、堵塞，运行模糊聚类算法AFCM-l2对交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；
其中，步骤2中模糊聚类算法AFCM-l2包括：
步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；
步骤202：针对第t次循环，建立目标函数为公式(1)，为了求约束条件下目标函数极值，引入拉格朗日系数构造新的函数为公式(4)：
其中，φ1、φ2为拉格朗日乘子，令 计算使目标函数最小的隶属度uik与样本权值wk，即通过公式(2)计算使目标函数最小的隶属度uik，通过公式(3)计算使目标函数最小的样本权值wk，进而通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；
步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；
步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤202-204。
步骤3：根据多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将交通流历史参数数据划分为4个交通状态数据集；
步骤4：获取实时交通流参数数据，通过公式(5)计算实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离：
其中，为实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，为实时交通流参数数据，为最优交通状态模糊聚类中心，以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。
本方法通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。
应用示例
为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
根据本发明的基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法可以包括：
步骤1：获取交通流历史参数数据，选择特定路况条件下、一段时间、全面涵盖了所有交通状态运行状况的交通流历史参数数据，包括交通流量、速度、时间占有率；
步骤2：根据预设分类数量c＝4，将交通状态分为4类，包括畅通、平稳、拥堵、堵塞，运行模糊聚类算法AFCM-l2对交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；
其中，步骤2中模糊聚类算法AFCM-l2包括：
步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；
步骤202：针对第t次循环，建立目标函数为公式(1)，为了求约束条件下目标函数极值，引入拉格朗日系数构造新的函数为公式(4)，令计算使目标函数最小的隶属度uik与样本权值wk，即通过公式(2)计算使目标函数最小的隶属度uik，通过公式(3)计算使目标函数最小的样本权值wk，进而通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；
步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；
步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤202-204。
步骤3：根据多个最优交通状态模糊聚类中心的集合v1为畅通聚类中心，v2为平稳聚类中心，v3为拥堵聚类中心，v4为堵塞聚类中心，vij为不同交通状态下不同交通参数的聚类中心值，i为交通状态，j为交通流历史参数数据，包括交通流量、速度、时间占有率，通过隶属度将交通流历史参数数据划分为4个交通状态数据集；
步骤4：获取实时交通流参数数据，通过公式(5)计算实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。
综上所述，本发明通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
根据本发明的实施例，提供了一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别系统，其特征在于，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：根据多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c 个交通状态数据集；步骤4：获取实时交通流参数数据，计算实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。
在一个示例中，交通流历史参数数据包括：交通流量、速度、时间占有率。
在一个示例中，预设分类数量为4。
在一个示例中，交通状态包括畅通、平稳、拥堵、堵塞。
在一个示例中，步骤2中模糊聚类算法AFCM-l2包括：步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；步骤202：针对第t次循环，建立目标函数，计算使目标函数最小的隶属度uik与样本权值wk，进而计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定 V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤 202-204。
在一个示例中，步骤2中模糊聚类算法AFCM-l2的目标函数为：
其中，X为交通流历史参数数据的集合，n为X中的数据个数，V为交通状态模糊聚类中心的集合，V＝[v1 v2... vc]T，U为隶属度矩阵，uik为交通流历史参数数据xk隶属于类别i的程度，wk为样本权值，即交通流历史参数数据xk对目标函数的影响程度，λ、β为正则化系数，d(xk,vi)为交通流历史参数数据xk与交通状态模糊聚类中心vi之间的距离， d(xk,vi)＝||xk-vi||2，1≤i≤c，1≤k≤n。
在一个示例中，通过公式(2)计算隶属度uik：
在一个示例中，通过公式(3)计算样本权值wk：
在一个示例中，通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi：
本系统通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (10)

1.一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取交通流历史参数数据；
步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对所述交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；
步骤3：根据所述多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将所述交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；
步骤4：获取实时交通流参数数据，计算所述实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以所述距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为所述实时交通流参数数据的状态判别信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，所述交通流历史参数数据包括：交通流量、速度、时间占有率。
3.根据权利要求1所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，所述预设分类数量为4。
4.根据权利要求3所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，所述交通状态包括畅通、平稳、拥堵、堵塞。
5.根据权利要求3所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，步骤2中所述模糊聚类算法AFCM-l2包括：
步骤201：设定初始交通状态模糊聚类中心的集合V(0)＝[v1,v2,v3,v4]T，预设分类数量c＝4，循环截止误差ε＝1e-5，初始循环次数t＝1，最大循环次数T；
步骤202：针对第t次循环，建立目标函数，计算使所述目标函数最小的隶属度uik与样本权值wk，进而计算交通状态模糊聚类中心vi，获得第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合；
步骤203：判断||V(t)-V(t-1)||≤ε是否成立，其中，V(t)为第t次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，V(t-1)为第t-1次迭代的交通状态模糊聚类中心的集合，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则进入步骤204；
步骤204：判断t≥T是否成立，成立则循环终止，确定V(t)为最优交通状态模糊聚类中心，不成立则循环次数t加1，重复步骤202-204。
6.根据权利要求5所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，X为交通流历史参数数据的集合，n为X中的数据个数，V为交通状态模糊聚类中心的集合，V＝[v1 v2 ... vc]T，U为隶属度矩阵，uik为交通流历史参数数据xk隶属于类别i的程度，wk为样本权值，λ、β为正则化系数，d(xk,vi)为交通流历史参数数据xk与交通状态模糊聚类中心vi之间的距离，d(xk,vi)＝||xk-vi||2，
7.根据权利要求5所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，通过公式(2)计算所述隶属度uik：
8.根据权利要求5所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，通过公式(3)计算样本权值wk：
9.根据权利要求5所述的一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别方法，其特征在于，通过公式(4)计算交通状态模糊聚类中心vi：
10.一种基于AFCM-l2的城市道路交通状态判别系统，其特征在于，该系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
步骤1：获取交通流历史参数数据；
步骤2：根据预设分类数量c对交通状态进行分类，运行模糊聚类算法AFCM-l2对所述交通流历史参数数据进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；
步骤3：根据所述多个最优交通状态模糊聚类中心，通过隶属度将所述交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；
步骤4：获取实时交通流参数数据，计算所述实时交通流参数数据与多个最优交通状态模糊聚类中心的距离，以所述距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为所述实时交通流参数数据的状态判别信息。
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