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融合多道面数据挖掘算法的交通安全监测系统
被引量:
1
1
作者
徐荣
魏莉
《信阳农林学院学报》
2018年第4期121-124,共4页
为了提高系统的交通事故监测性能,首先通过卡尔曼集进行快速事故预测,其次引入参数事故覆盖范围,利用多道面状态传感器节点数据挖掘实现对事故的有效筛选,随后结合数据挖掘实现对根源交通事故的有效监测。最后,通过仿真结果表明:该系统...
为了提高系统的交通事故监测性能,首先通过卡尔曼集进行快速事故预测,其次引入参数事故覆盖范围,利用多道面状态传感器节点数据挖掘实现对事故的有效筛选,随后结合数据挖掘实现对根源交通事故的有效监测。最后,通过仿真结果表明:该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为交通安全提供了有力保障。
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关键词
多道面状态传感器节点
交通事故监测
卡尔曼集
数据挖掘
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职称材料
题名
融合多道面数据挖掘算法的交通安全监测系统
被引量:
1
1
作者
徐荣
魏莉
机构
安徽广播电视大学信息工程学院
出处
《信阳农林学院学报》
2018年第4期121-124,共4页
基金
安徽省教育厅高校优秀青年人才基金项目(gxyq2017163)
文摘
为了提高系统的交通事故监测性能,首先通过卡尔曼集进行快速事故预测,其次引入参数事故覆盖范围,利用多道面状态传感器节点数据挖掘实现对事故的有效筛选,随后结合数据挖掘实现对根源交通事故的有效监测。最后,通过仿真结果表明:该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为交通安全提供了有力保障。
关键词
多道面状态传感器节点
交通事故监测
卡尔曼集
数据挖掘
Keywords
multi channel state sensor node
traffic accident monitoring
calman set
data mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多道面数据挖掘算法的交通安全监测系统
徐荣
魏莉
《信阳农林学院学报》
2018
1
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