特征选择的方法按照特征选择过程与分类器之间的交互程度可以分为过滤式、Wrapper[73]、嵌入式、混合式几种类型。在Wrapper方法中,特征子集的性能使用一个分类器在验证样本上的正确率来衡量,这样选择的特征比较适合该分类器,但不一定适合其他的分类器。由于在特征选择过程中要评价很多特征子集,即使采用顺序前向搜索,Wrapper方法的计算量都是很大的,只适合特征维数不太高的情况。......
2023-06-28
依据节点处元胞间的不同连接形式,可将CTM 节点模型分成三种类型:普通节点模型、合流节点模型、分流节点模型。
1.普通节点模型
图2-3 普通节点模型示意图
若两个相邻元胞是如图2-3 所示的简单连接,则(k, k+1)时段驶入元胞i的车辆数:
其中,Si-1(k)为(k, k+1)时段元胞i-1 在自由流状态下所能提供的最大流量,也称为发送函数,可描述如下:
Ri(k)为(k, k+1)时段元胞i 在拥挤流状态下所能接收的最大流量,也称为接收函数,可描述如下:
2.合流节点模型
图2-4 合流节点模型示意图
若两个相邻元胞的连接方式如图2-4 所示,可分为以下三种情况进行分析。
第一种情况:下游元胞可接收上游元胞能提供的所有流量,即[假设Si-1, j (k)为(k, k+1)时段路径j 的元胞i-1 所能提供的最大流量],则(k, k+1)时段驶入元胞i 的所有流量:
第二种情况:各路径均无优先权,遵照先进先出原则(First In First Out),且下游元胞的车流可接收量低于上游元胞的提供量,即 ,则(k, k+1)时段由路径j 的元胞i-1 驶入元胞i 的流量:
其中,pi-1, j (k)为(k, k+1)时段由路径j 的元胞i-1 驶入元胞i 的流量占所有驶入元胞i 的流量的比例,且
则(k, k+1)时段驶入元胞i 的所有流量:
第三种情况:,且各条路径的车辆依据优先权的次序驶入,则有:
其中,S(k)为(k, k+1)时段优先于路径j 的其他路径从元胞i-1 驶出的最大流量。
3.分流节点模型
图2-5 分流节点模型示意图
若两个相邻元胞的连接方式如图2-5 所示,则(k, k+1)时段由元胞i-1 驶入路径j 的元胞i 的流量yi,j (k)由分流于路径j 的比例(k)来决定,即:
其中,yi-1, out (k)为(k, k+1)时段驶出元胞i-1 的所有流量,并可描述如下:
其中,Ri, j (k)为(k, k+1)时段路径j 的元胞i 所能承载的最大流量,且应满足。
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特征选择的方法按照特征选择过程与分类器之间的交互程度可以分为过滤式、Wrapper[73]、嵌入式、混合式几种类型。在Wrapper方法中,特征子集的性能使用一个分类器在验证样本上的正确率来衡量,这样选择的特征比较适合该分类器,但不一定适合其他的分类器。由于在特征选择过程中要评价很多特征子集,即使采用顺序前向搜索,Wrapper方法的计算量都是很大的,只适合特征维数不太高的情况。......
2023-06-28
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