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服务于智能交通系统的离群交通数据识别
被引量：
3
1
作者
陈淑燕
王炜
瞿高峰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期723-726,共4页
为了提高交通建模的准确性和可靠性,或者提取重要的有价值的隐藏信息,将离群数据挖掘技术引入交通数据处理.首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法:基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法的原理、特点和时间复杂性;其次给出...
为了提高交通建模的准确性和可靠性,或者提取重要的有价值的隐藏信息,将离群数据挖掘技术引入交通数据处理.首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法:基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法的原理、特点和时间复杂性;其次给出了2个实例分析,一是在建立交通流量预测模型前,将基于统计的方法和基于距离的离群检测方法分别用于交通量时间序列,寻找离群数据;二是将基于距离的方法和基于密度的方法用于路面平整度检测.实例研究表明,离群数据挖掘算法可有效识别异常交通数据,在交通工程领域具有较大的应用潜力.
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关键词
交通数据
离群数据挖掘
识别
基于统计
的方法
基于距离的方法
基于密度
的方法
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职称材料
题名
服务于智能交通系统的离群交通数据识别
被引量：
3
1
作者
陈淑燕
王炜
瞿高峰
机构
东南大学交通学院
南京师范大学江苏省光电重点实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期723-726,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2006CB705500)
中国博士后科学基金资助项目(20070411016)
江苏省博士后科研资助计划项目(2007)
文摘
为了提高交通建模的准确性和可靠性,或者提取重要的有价值的隐藏信息,将离群数据挖掘技术引入交通数据处理.首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法:基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法的原理、特点和时间复杂性;其次给出了2个实例分析,一是在建立交通流量预测模型前,将基于统计的方法和基于距离的离群检测方法分别用于交通量时间序列,寻找离群数据;二是将基于距离的方法和基于密度的方法用于路面平整度检测.实例研究表明,离群数据挖掘算法可有效识别异常交通数据,在交通工程领域具有较大的应用潜力.
关键词
交通数据
离群数据挖掘
识别
基于统计
的方法
基于距离的方法
基于密度
的方法
Keywords
traffic data
outlier mining
detection
statistic-based
distance-based
density-based
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
服务于智能交通系统的离群交通数据识别
陈淑燕
王炜
瞿高峰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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参考文献
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