首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用
引用本文:颜镝,宋苏.状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用[J].计算机应用,2005,25(3):649-651.
作者姓名:颜镝  宋苏
作者单位:北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京,100022
摘    要: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
文章编号:1001-9081(2005)03-0649-03

Application of state evolution patterns mining in traffic flow forecasting
YAN Di,SONG Su.Application of state evolution patterns mining in traffic flow forecasting[J].journal of Computer Applications,2005,25(3):649-651.
Authors:YAN Di  SONG Su
Abstract:The traffic flow forecasting is the hot spot in the research of the traffic flow guidance. In order to extract the characteristic law that the traffic flow changes, a framework of state evolution patterns mining was adopted aiming at the characteristics of the traffic flow data. A method of discovering traffic flow patterns and rules were presented and validated through experiments.
Keywords:state evolution patterns mining  piecewise linearization  k-center algorithm  GSP
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号