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J-GLOBAL ID：201902288806147185   整理番号：19A1756087

データマイニングに基づく交通運用データ解析と情報処理【JST・京大機械翻訳】

Traffic Operation Data Analysis and Information Processing Based on Data Mining

著者 (1件)： Zhihuang Jiang (Guangdong Pei Zheng College, Chini Town, Huadu District, Guangdong, China)
資料名： Automatic Control and Computer Sciences  (Automatic Control and Computer Sciences)
巻： 53  号： 3  ページ： 244-252  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4084A  ISSN： 0146-4116  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市化の加速により,都市交通問題はますます顕著になっている。大量の交通データの面では,効果的なデータ解析法により交通条件を予測することは困難である。交通データをより良く扱うために,本研究は,交通データ解析と処理におけるデータマイニングを適用して,データを収集して,前処理するためにHadoopベースのデータ解析システムを構築して,MapReduceに基づく並列分散計算を用いてトラフィックデータを分析した。改良ファジィc-平均(FCM)アルゴリズムとランダムフォレストアルゴリズムを使用した。シミュレーション結果は,改良FCMアルゴリズムの誤差率が10%であり,ランダムフォレストアルゴリズムの精度率が92.3%であり,システムが高い信頼性を有することを示した。次に,中国,広州のHuadu地区における主要な交通道路に関して実験を実施した。この方法が効率的で正確であり,良好な応用展望を有することが分かった。Copyright 2019 Allerton Press, Inc. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市交通 ,  前処理 ,  道路 ,  計算機シミュレーション ,  都市化 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  曖昧さ ,  *情報処理 ,  *データ解析 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 広州市 ,  ランダムフォレスト ,  MapReduce ,  Hadoop ,  交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データマイニング ,  交通運用 ,  Hadoop ,  情報処理 ,  ファジィc平均アルゴリズム ,  ランダムフォレストアルゴリズム

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： データマイニング ,  交通 ,  運用 ,  データ解析 ,  情報処理