基于时空分析的复杂交通流数据挖掘算法

为了建立一种易于计算机实现的线性算法来进行交通流数据挖掘,同时建立更加精确的路段交通流模型,通过分析复杂交通数据所特有的流特征和时空特征提出了一种新的交通流数据挖掘算法。首先采用时空滑动窗口数据模型降低了算法的时空复杂度,并实现了动态挖掘;通过对数据流进行聚类分析发现彼此间相似的数据流,并按时段分簇;对每一簇通过主成分分析法剔除非关键变量,最后使用分时段多元线性回归方程构建兴趣模式的表达式,该算法为动态算法,交通实测数据实验证明模型的拟合精度较高,拟合值与真值的平均绝对误差值控制在9秒以内,平均相对误差值控制在5%以内,综合各个时段来看,预测的准确度都在90%以上。

四川分区模型生命表编制中的几个问题

我国第三次人口普查提供了一批准确性比较高的人口数据,它是研究我国人口生育、死亡、生命过程的基础。为了进一步利用它来研究我国人口的年龄分布,死亡规律,死亡模式以及生命发展过程,并把静态数据变为动态资料,我们编制了适用于我国人口特征的分区模型生命表。本文着重阐述了四川分区模型生命表在编制过程中所遇到的问题及解决的方法。

微型电子计算机基础知识 (二)多变量的统计分析方法及处理软件——多元统计分析软件简介

一、多变量的统计分析在计划统计工作中,解决实际问题时,往往需要采取适当的多变量统计分析方法进行数据处理,建立经济数学模型,这就需要研究以下几方面的问题.1.简化数据结构、选择变量子集合.当给定一组统计数据之后.