10.3969/j.issn.1000-7695.2018.10.031
基于信息粒化的数据拟合模型对城市主干道交通违法数据分析——以南京市中心城区为例
通过对城市交通大数据的分析,研究中心主城区主干道路交通违法行为.利用优化的数学模型进行数字化及可视化分析,找出交通违法行为的现状和分布规律;采用粒计算的思想对数据进行信息粒化,在周期性的数据中找到数据的总体波动,剥落Low层数据,筛选出Up层和R层数据,选取不同模型对数据进行线性拟合与对比,显示Fourier级数模型拟合结果更优;对每条路线的车辆交通违法信息逐一分析,结果显示二号路线在7-8月份出现车辆交通违法56.38次,四号线路线在6月份出现8次.文中建立新的数学模型来处理周期性数据,模型精确度高,能明确评估城市交通违法情况.
大数据、信息粒化、数据拟合、Fourier级数模型
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C37;F224.32(数据处理)
国家哲学社会科学基金重大招标项目"中国社会应急救援服务体系建设研究"16ZDA054
2018-06-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
227-234