城市车辆道路的智能实时交通拥堵估计和聚类技术：IEEE 论文“智能实时交通拥堵估计和聚类...”的代码-matlab开发

道路交通拥堵正在成为发展中国家的一个严重问题，并严重影响着各国的经济。 城市道路日益拥堵对城市地区的经济增长和宜居性构成了真正的威胁。 大多数交通拥堵是由于计划外的道路网络、大量车辆和严重拥堵区域的存在造成的。 交通拥堵不仅对经济构成威胁，也对环境构成威胁。 从拥挤的主要道路到次要道路和小街的溢出效应作为替代路线通常会导致更多的拥堵； 由于间距过小和不断的走走停停，增加了碰撞和事故的机会。 下面的论文通过估计城市道路网络上实时交通拥堵的范围并预测到目的地的替代最短路线，提出了一种智能拥堵避免技术。 所提出的系统使用 K-Means 聚类算法来估计不同道路上的拥堵程度，然后使用 Dijkstra 算法来预测最短路线。 一旦用户将目的地输入系统，系统就会预测出距离用户当前位置的最短路线。 在每个路口重复该过程，直到用户到达目的地。 论文链接： http : //ieeexplore.ieee.