文章第二部分，研究所需的相关工作，在这一节中，主要介绍了聚类和**相关的知识。具体包括聚类，聚类分析，模糊聚类的概念，结合文章，在本文中，通过聚类方法的使用，表明交通数据表现出强烈的空间和时间的相关性，并能够利用这种相关性进行交通状况的**。除了聚类的概念及应用，此部分又介绍了交通量**的现状，对当前的研究热点进行了总结，主要为两个方向：
统计方法，如回归分析和卡尔曼滤波等，其次则为神经网络方法，采用自动学习的非线性连续的交通时间序列模型。通过以上这些方法，捕获交通的特点。文章的**研究主要基于由人类流动引起的社会影响度的研究，提出交通聚类算法和**流量**算法。
文章第三部分，主要对其所建立的模型进行了详细的介绍。其将交通系统建模，形成时间变量节点加权图，g(v,e,u)，这便是图的节点示例，共有3个变量，v是指道路的点集合，e是指点到点的道路边，u则是用来描述交通系统的实时状态。深入考虑，u=，其中vti是指实时的车平均速度，这就表明每个道路点都可以通过一个方向的平均差车速来进行测量与表示，也正因为此，在十字路口，需要多次读取点数据，因为车流的方向分散。
在此研究的基础上，文章作者又发现在工作日和周末，交通流通常呈现出明显的不同，研究表明，工作日交通流松散，而周末交通流拥塞；因此，作者按天进行分组，并且具体日期具体分析。因而，一个更好的交通系统模型应运而出，g（v，e，ut），其中，t代表具体的时间，即对一周时间进行了分割。同样的道理，无论道路是否产生拥塞，我们都有数据来表示具体情况，但是我们需要去衡量我们的算法基于分组的准确性。
文章提出，其主要工作是对交通状态进行聚类，从而对未来的交通状态进行**。正如在之前讨论 ，道路点的拥塞状态和周边的交通状态有很大的相关性，从另一个角度来说，周边的道路点直接为拥塞点的顺通提供直接的支持，因此，拥塞点和周边的道路点在时间和空间方面强相关。那么，怎么去衡量这种相关性呢？
为了解决这个问题，作者对道路点进行了聚类，每个类块有一个中心。道路点之间的交通状态强相关。一个聚类中心，通常是最拥塞的，因此，一个聚类算法首先被用于分割交通地图，换句话说，就是在具体的时间点的拥塞状况用聚类来验证。
对于算法方面的问题，文章罗列了几点挑战：第一点，基于交通数据，如何对道路点进行聚类；第二点，如何**结合新的集群数据；第三点，如何基于已有数据进行未来状况的**。在下面的章节中，则是提出了具体的交通聚类算法。
文章第四部分，则是基于交通聚类的算法描述，通过，问题描述，算法的更新规则描述，即时交通聚类，**交通聚类四个模块，从数学的角度对算法进行了详尽的描述。
文章第五部分，主要是交通****的具体实现，具体描述了其细节。通过问题公式化，神经网络的交通量**两大部分，对其进行了详尽的表述。
文章第六部分，对实验结果集进行了描述。包括时间过程中产生的，交通聚类结果集，交通**结果集。
1，提出交通聚类算法进行道路点分割，对强相关的道路点进行集群，结合**算法，进一步进行聚类交通影响分析。2，提出一个网上交通**算法**未来的交通条件。数据表明，其最终实现的算法能够识别道路点之间的影响，并提供更准确的交通**，3，设计路由算法自适应****的交通条件，以节省时间，避免在短时间内可能拥塞的地区间隔。
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