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基于主成分回归算法的城市客流聚集风险预测
被引量：
2
1
作者
王聚全
王伟
+2 位作者
马慧民
杨博
杜渂
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期529-540,共12页
为解决特大城市突发公共事件客流聚集预警准确度不高的问题,采用主成分回归算法对固定区域内运营商提供的手机用户数据和真实客流数据进行回归拟合,并根据多种统计检验方法对模型进行检验与评估.通过主成分分析,有效克服了运营商提供的...
为解决特大城市突发公共事件客流聚集预警准确度不高的问题,采用主成分回归算法对固定区域内运营商提供的手机用户数据和真实客流数据进行回归拟合,并根据多种统计检验方法对模型进行检验与评估.通过主成分分析,有效克服了运营商提供的手机用户数据的多重共线性问题,充分利用了手机用户数据的各个维度信息,并且降低了算法的复杂度,有效提高了城市客流聚集风险预测的精准度.
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关键词
主成分分析
多重共线性
统计检验
客流聚集
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题名
基于主成分回归算法的城市客流聚集风险预测
被引量：
2
1
作者
王聚全
王伟
马慧民
杨博
杜渂
机构
迪爱斯信息技术
股份有限公司
电信科学技术第一研究所
有限公司
上海市
公安局科技处
上海市北高新股份有限公司
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期529-540,共12页
基金
工业和信息化部2018年大数据产业发展试点示范项目基金
上海市人工智能创新发展专项基金（No.2018-RGZN-01013）
+2 种基金
上海市科技支撑计划项目基金（No.15dz1207400）
上海市信息化发展专项资金（No.201502001）
上海市科技创新行动计划项目基金（No.16511101000）资助
文摘
为解决特大城市突发公共事件客流聚集预警准确度不高的问题,采用主成分回归算法对固定区域内运营商提供的手机用户数据和真实客流数据进行回归拟合,并根据多种统计检验方法对模型进行检验与评估.通过主成分分析,有效克服了运营商提供的手机用户数据的多重共线性问题,充分利用了手机用户数据的各个维度信息,并且降低了算法的复杂度,有效提高了城市客流聚集风险预测的精准度.
关键词
主成分分析
多重共线性
统计检验
客流聚集
Keywords
principal component analysis
multicollinearity
statistical test
passenger flow aggregation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于主成分回归算法的城市客流聚集风险预测
王聚全
王伟
马慧民
杨博
杜渂
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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