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基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
被引量:
20
1
作者
郑滨
陈锦标
+1 位作者
夏少生
金永兴
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009年第1期60-63,90,共5页
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化...
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化属性分析两种方法得到该航道的特性信息,其结果证明利用数据挖掘方法可得到有价值的交通特性信息,并能为海上交通的有效管理提供有力的决策依据。
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关键词
水路运输
海上交通流
数据挖掘
聚类
分析
图形化属性分析
算法
下载PDF
职称材料
题名
基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
被引量:
20
1
作者
郑滨
陈锦标
夏少生
金永兴
机构
上海海事大学商船学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009年第1期60-63,90,共5页
文摘
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化属性分析两种方法得到该航道的特性信息,其结果证明利用数据挖掘方法可得到有价值的交通特性信息,并能为海上交通的有效管理提供有力的决策依据。
关键词
水路运输
海上交通流
数据挖掘
聚类
分析
图形化属性分析
算法
Keywords
waterway transportation
marine traffic flow
data mining
clustering analysis
graphical property analysis
algorithm
分类号
U666.132 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
郑滨
陈锦标
夏少生
金永兴
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009
20
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