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状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用
被引量:
2
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作者
颜镝
宋苏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第3期649-651,共3页
在交通流诱导中,交通流量的预测是研究热点。为了提取交通流变化的特征规律,针对交通流的数据特点,采用了状态演化模式挖掘的框架对其进行挖掘,提出了一种交通流量模式和规则发现的方法,并且通过实验对这种方法进行了验证。
关键词
状态演化模式挖掘
线性分段化
k中心点法
GSP
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职称材料
题名
状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用
被引量:
2
1
作者
颜镝
宋苏
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第3期649-651,共3页
文摘
在交通流诱导中,交通流量的预测是研究热点。为了提取交通流变化的特征规律,针对交通流的数据特点,采用了状态演化模式挖掘的框架对其进行挖掘,提出了一种交通流量模式和规则发现的方法,并且通过实验对这种方法进行了验证。
关键词
状态演化模式挖掘
线性分段化
k中心点法
GSP
Keywords
state evolution patterns mining
piecewise linearization
k-center algorithm
GSP
分类号
TP311.13 [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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1
状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用
颜镝
宋苏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
2
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