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J-GLOBAL ID：201702257552105818   整理番号：17A0261138

都市交通GPSデータ可視化分析【JST・京大機械翻訳】

VISUALISATION ANALYSIS ON URBAN TRAFFIC GPS DATA

著者 (2件)： Zhao Shuxu (School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University) ,  Dong Liang (School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 10  ページ： 279-283  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、都市化プロセスの加速と自動車数量の急激な増加により、道路交通圧力が絶えず増大し、大量の交通データを分析し、都市道路の計画を指導し、都市管理レベルを向上させ、煩雑な交通データから都市運行の法則を発見する必要がある。しかし,交通データには,高次元と高次元の特性があり,それらの解析は非常に困難である。提案した可視化方法はこの問題を解決する有力な手段であり、基本的な考え方は一連の自動分析アルゴリズムによる大データと脳の画像などの可視化図形に対する自然認知の優位性を処理し、大量の複雑なデータから偽存精を,ことができ、更に注目される主題に対して分析モデルを改良し、最後に結論を得た。山東省市市のGPSデータを例として、まず関連データに対して前処理を行い、その後、マッチング技術を用いて、車両の道路上の特定時刻の状態を復元し、集中計算などの技術を用いて、車両運行状態を道路交通情報に変換する。最後に,可視化インタフェイスを通して道路の交通状態を示した。結果は,可視化方法が市市の道路交通状況を反映することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動分析 ,  道路交通 ,  高次元 ,  都市化 ,  *都市 ,  *都市交通 ,  前処理 ,  *可視化 ,  道路 ,  マッチング ,  *GPS ,  道路情報 ,  交通データ ,  *データ可視化
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  *GPSデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Visual analysis ,  GPS big data ,  Clustering analysis ,  Map-matching algorithm ,  Traffic data

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  交通 ,  GPSデータ ,  可視化 ,  分析