2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了對(duì)海量交通數(shù)據(jù)的強(qiáng)大分析處理能力,本文的目的是研究將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于智能交通系統(tǒng),并提出基于最小二乘支持向量機(jī)的交通流量預(yù)測(cè)模型。 本文首先介紹智能交通系統(tǒng)(ITS)研究?jī)?nèi)容和ITS各個(gè)子系統(tǒng),分析數(shù)據(jù)挖掘的各種技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、預(yù)測(cè)等在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用和智能交通系統(tǒng)中交通流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。 其次,介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)工作原理。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則基礎(chǔ)上,它是專門針

2、對(duì)小樣本情況下的機(jī)器學(xué)習(xí)問題而建立的一套新的理論體系?;诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)算法具有理論完備、全局優(yōu)化、適應(yīng)性強(qiáng)、推廣能力好等優(yōu)點(diǎn),是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的新熱點(diǎn)。它在最小化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),有效提高算法的泛化能力,具有良好的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展前景。 再次,在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上,提出智能交通數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型,分析建立該系統(tǒng)模型的過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、集成等,并在數(shù)據(jù)集成后的智能交通共享數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深層次的分析,使用

3、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο到y(tǒng)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、挖掘產(chǎn)生有用的,以前未知的知識(shí)提供給決策者,如本文中交通流量反映經(jīng)濟(jì)的變化、對(duì)主干道路面的影響、不同時(shí)間段不同車型的流量等。 提供及時(shí)、準(zhǔn)確的交通流預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)交通流控制與誘導(dǎo)的基礎(chǔ)性問題,因此,交通流量的預(yù)測(cè)在整個(gè)智能交通系統(tǒng)中起著重要的作用。 本文最后對(duì)交通流量的預(yù)測(cè)過程進(jìn)行詳細(xì)的介紹: 首先,由于交通系統(tǒng)中包含復(fù)雜的數(shù)據(jù),先將原始數(shù)據(jù)通過在線聯(lián)機(jī)分析(OLAP

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