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J-GLOBAL ID：201702256081473206   整理番号：17A1730931

スマート都市におけるビッグデータ分析のためのオントロジーを用いたモデル化道路混雑【Powered by NICT】

Modelling road congestion using ontologies for big data analytics in smart cities

著者 (4件)： Abberley Luke (Science and Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, United Kingdom) ,  Gould Nicholas (Science and Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, United Kingdom) ,  Crockett Keeley (Science and Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, United Kingdom) ,  Cheng Jianquan (Science and Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISC2  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高度道路交通システムは,スマートシティ内の重要な成分であるが意思決定を支援する道路ユーザやネットワーク管理者によって必要とされる状況を提供することは稀である。このようなシステムは,複数の異種情報源からのデータを収集し,この情報を分析し,利害関係者へ適時にそれを提供できることが必要である。本研究の焦点は,道路事故に関する知識,非再発混雑への主要な寄与者を得るためにビッグデータ分析を使用することである。目的は,オントロジー内の道路事故の意味論を捉えることができるモデルを開発することである。オントロジーの支援を得て,選択的次元とビッグデータ源は非反復性の混雑のモデルに投入するために選択した。初期ビッグデータ解析は,グレーターマンチェスターにおける二つの異なるセンサタイプから収集されたデータに行われる,英国は,旅行時間と交通量に基づくクラスタを同定することが可能か否かを調べた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 交通事故 ,  意思決定 ,  交通量 ,  *オントロジー ,  *都市 ,  旅行時間 ,  *道路 ,  英国 ,  *モデリング ,  情報源 ,  *交通混雑 ,  データ解析 ,  意味論
準シソーラス用語： スマートシティ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  光通信方式・機器  (ND10000B) ,  交通管制・規制  (TB01032S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  データ分析 ,  オントロジー ,  モデル化 ,  道路混雑