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J-GLOBAL ID：201802241965450642   整理番号：18A0446619

輸送モードに基づくポテンシャルtraff混雑を同定するための空間-時間マイニング【Powered by NICT】

Spatio-temporal mining to identify potential traff congestion based on transportation mode

著者 (2件)： Irrevaldy (Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia) ,  Saptawati Gusti Ayu Putri (Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICoDSE  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： 都市開発の増加は,交通混雑をもたらす密度ポテンシャルを生成する。近年,GPS(Global Positioning System)特徴を有することをスマートフォンデバイスや他の装置の使用は,日常活動に使用される非常に一般的になった。前の仕事は,GPSデータに基づく輸送モードを推定できるアーキテクチャを構築した。本論文では,輸送モードに基づいており,都市空間データからの助けを借りて潜在的交通混雑を検出するための以前の研究の開発を提案した。データマイニングアーキテクチャは三相に分けられる。第1段階では,GPSデータから輸送モード情報を得るために使用される分類モデルを形成した。第二相では,空間データを抽出し,格子に領域を分割し,時間をいくつかの間隔群だった。最後のフェーズでは,各異なる時間間隔群のためのDBSCAN(雑音のある応用の密度ベース空間クラスタリング)クラスタリングアルゴリズムで動作する格子面積は交通渋滞可能性を持っている知っておきたいにデータセットとして第一段階結果を使用した。このアーキテクチャから,ある地域における潜在的交通混雑レベルを同定する新しい項,クラスタオーバレイを紹介した。Copyright 2018 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： 第二相 ,  位相 ,  *交通混雑 ,  雑音 ,  計算機アーキテクチャ ,  都市空間 ,  都市開発
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  時間間隔 ,  空間データ ,  分類モデル ,  三相 ,  GPSデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輸送 ,  ポテンシャル ,  同定