基于聚类和相关性分析的交通拥堵状况分析

袁从灏; 李宁; 牛科

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基于聚类和相关性分析的交通拥堵状况分析

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将数据挖掘的方法应用于交通拥堵原因分析研究中,提出一种基于聚类和相关性分析的集成方法.该方法采用层次聚类对我国一些主要城市的交通拥堵状况进行聚类,并将拥堵聚类结果用于相关性分析中.将拥堵聚类结果与其他交通指标因素进行Pearson相关性分析,获取导致城市交通拥堵的关键因素.实验结果表明,相对于单一的聚类或相关性分析方法,可有效分析出不同城市拥堵状况的原因.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第3期|36-41|共6页
作者
袁从灏; 李宁; 牛科;
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作者单位

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
智慧交通; 交通拥堵; 聚类分析; 相关性分析;

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