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基于数据融合的交通流量数据在线校正被引量：3: 1; 作者韦达利陈锋 +1 位作者卞凯令狐彬《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期341-346,共6页; 针对传感器数据采集过程中出现的数据缺失或异常,通过对相邻车道交通流量数据的相关性的研究与分析,提出一种交通流量数据的在线校正模型,该模型采用最小二乘支持向量机回归融合相邻车道交通流量数据,并结合历史同期数据对交通流量数据... 展开更多; 关键词交通流量数据在线校正数据融合最小二乘支持向量机回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

《城市道路交通流量数据采集与处理系统》研制成功: 2; 作者欧筑新《城市交通》 2002年第4期40-41,共2页; 关键词《城市道路交通流量数据采集与处理系统》贵阳市技术特点 GIS系统交通流量; 在线阅读下载PDF 职称材料

交通流量数据可视化平台应用分析: 3; 作者曾春海《交通与运输》 2020年第S01期200-204,共5页; 针对目前交通分析预测人员对传统交通流量调查的海量数据组织利用效率不足、忽视潜在的交通流量规律、造成数据资源浪费等问题,创新研究了基于“互联网+”的交通流量数据可视化平台。通过对交通流量数据可视化的应用,提供多种数据分析... 展开更多; 关键词交通流量调查交通流量数据数据可视化数据库系统平台应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于K-means与Bi-LSTM的短时交通流预测研究: 4; 作者张轩《中国储运》 2024年第11期64-65,共2页; 本文选取交通流预测模型为双向长短时记忆网络模型(Bi-LSTM)做预测,通过对Bi-LSTM模型进行研究,并对此模型进行改进,使模型可用于预测通过聚类后的Bi-LSTM模型的交通流量数据。实验通过中心聚类方法对数据进行聚类,对所分类的数据样本... 展开更多; 关键词长短时记忆网络数据样本交通流预测聚类交通流量数据预测子预测精度单一模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据融合的交通流量数据在线校正被引量：3: 1; 作者韦达利陈锋卞凯令狐彬; 机构中国科学技术大学自动化系; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期341-346,共6页; 基金国家高技术研究发展计划项目(2007AA11Z222); 文摘针对传感器数据采集过程中出现的数据缺失或异常,通过对相邻车道交通流量数据的相关性的研究与分析,提出一种交通流量数据的在线校正模型,该模型采用最小二乘支持向量机回归融合相邻车道交通流量数据,并结合历史同期数据对交通流量数据的异常进行在线判断与校正。该模型应用于现场采集交通流量数据的校正处理,实验结果表明该模型的有效性。; 关键词交通流量数据在线校正数据融合最小二乘支持向量机回归; Keywords traffic flow data on-line calibration data fusion least squares-support vector regression; 分类号 U491.113 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名《城市道路交通流量数据采集与处理系统》研制成功: 2; 作者欧筑新; 机构贵阳市公安局交警支队; 出处《城市交通》 2002年第4期40-41,共2页; 关键词《城市道路交通流量数据采集与处理系统》贵阳市技术特点 GIS系统交通流量; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理] U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通流量数据可视化平台应用分析: 3; 作者曾春海; 机构上海城市综合交通规划科技咨询有限公司; 出处《交通与运输》 2020年第S01期200-204,共5页; 文摘针对目前交通分析预测人员对传统交通流量调查的海量数据组织利用效率不足、忽视潜在的交通流量规律、造成数据资源浪费等问题,创新研究了基于“互联网+”的交通流量数据可视化平台。通过对交通流量数据可视化的应用,提供多种数据分析的图形方法,反映信息模式、数据的关联或趋势,帮助分析人员直观地观察和分析数据,有助于其对交通时空数据的深度挖掘;设计基于GIS和Oracle的交通流量调查数据库系统,同步实现地图显示、交互处理、视频图像等多维数据的可视化。通过平台开源的统计分析、绘图及强大的数据挖掘能力,为分析人员提供强大的数据库支持及高效的决策依据。; 关键词交通流量调查交通流量数据数据可视化数据库系统平台应用; Keywords Traffic flow survey Traffic flow data Data visualization Database system Platform application; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于K-means与Bi-LSTM的短时交通流预测研究: 4; 作者张轩; 机构兰州交通大学交通运输学院; 出处《中国储运》 2024年第11期64-65,共2页; 文摘本文选取交通流预测模型为双向长短时记忆网络模型(Bi-LSTM)做预测,通过对Bi-LSTM模型进行研究,并对此模型进行改进,使模型可用于预测通过聚类后的Bi-LSTM模型的交通流量数据。实验通过中心聚类方法对数据进行聚类,对所分类的数据样本运用已经设置好的Bi-LSTM预测子模型进行预测。结果表明,相较于单一模型,本文所提出模型提高了预测精度,验证了所提出模型可以有效地对交通流进行预测。; 关键词长短时记忆网络数据样本交通流预测聚类交通流量数据预测子预测精度单一模型; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于数据融合的交通流量数据在线校正	韦达利陈锋卞凯令狐彬	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	《城市道路交通流量数据采集与处理系统》研制成功	欧筑新	《城市交通》	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	交通流量数据可视化平台应用分析	曾春海	《交通与运输》	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于K-means与Bi-LSTM的短时交通流预测研究	张轩	《中国储运》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料