基于交通CPS的流式數(shù)據(jù)聚類及演化趨勢發(fā)現(xiàn)方法研究
定 價(jià):39 元
- 作者:桑春艷 著
- 出版時(shí)間:2017/8/1
- ISBN:9787568903172
- 出 版 社:重慶大學(xué)出版社
- 中圖法分類:U495
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical Systems,CPS)的提出及應(yīng)用為解決交通系統(tǒng)中存在的問題提供了新思路。將CPS技術(shù)應(yīng)用于交通系統(tǒng),一方面,可廣域多維地獲悉表征交通物理系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)的信息,為獲悉交通物理系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)和運(yùn)行規(guī)律提供了重要的信息來源;另一方面,通過對(duì)所獲取的海量交通數(shù)據(jù)的及時(shí)分析和有效處理,進(jìn)而為交通物理系統(tǒng)的全面協(xié)調(diào)和實(shí)時(shí)優(yōu)化提供新的依據(jù)。
《基于交通CPS的流式數(shù)據(jù)聚類及演化趨勢發(fā)現(xiàn)方法研究》在現(xiàn)存流式數(shù)據(jù)聚類方法研究的基礎(chǔ)上,研究表征交通物理系統(tǒng)狀態(tài)廣域多維的交通多流式數(shù)據(jù)的聚類分析及交通多流式數(shù)據(jù)的演化趨勢發(fā)現(xiàn)方法。針對(duì)交通流式數(shù)據(jù)的周期演化特性,受啟發(fā)于聯(lián)合聚類以及基于矩陣分解聚類的思想,提出了基于低秩近似矩陣分解的多流式數(shù)據(jù)進(jìn)化聚類算法EC-NMF。針對(duì)交通系統(tǒng)中流式數(shù)據(jù)隨空間演化的縱向傳播特性,提出了基于非負(fù)矩陣三分解的交通多流式數(shù)據(jù)聯(lián)合聚類框架STClu。為揭示交通流式數(shù)據(jù)之間隨時(shí)空的演化特性,提出了基于聚類思想的交通多流式數(shù)據(jù)演化趨勢發(fā)現(xiàn)方法。
《基于交通CPS的流式數(shù)據(jù)聚類及演化趨勢發(fā)現(xiàn)方法研究》適合有一定數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的學(xué)生、研究者閱讀。
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 CPS的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 T-CPS的相關(guān)研究
1.2.3 交通數(shù)據(jù)的分析方法
1.2.4 流式數(shù)據(jù)的聚類分析
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 本書的組織結(jié)構(gòu)
第2章 基于CPS的交通流式數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及特性分析
2.1 交通狀態(tài)描述
2.2 基于CPS的交通流式數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
2.3 交通流式數(shù)據(jù)的特性分析
2.3.1 交通流式數(shù)據(jù)的周期演化特性分析
2.3.2 交通流式數(shù)據(jù)的縱向傳播特性分析
2.3.3 交通多流式數(shù)據(jù)的相似性演化特性分析
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于周期演化特性的交通多流式數(shù)據(jù)進(jìn)化聚類算法
3.1 引言
3.2 相關(guān)工作
3.2.1 非負(fù)矩陣分解算法
3.2.2 圖正則約束的非負(fù)矩陣分解
3.3 基于周期特性的交通多流式數(shù)據(jù)進(jìn)化聚類
3.3.1 問題描述
3.3.2 基于周期特性的交通多流式數(shù)據(jù)聚類建模
3.3.3 迭代更新
3.4 算法描述及其分析
3.4.1 EC-NMF算法描述
3.4.2 收斂性分析
3.4.3 復(fù)雜度分析
3.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.5.1 比較算法及評(píng)估方法
3.5.2 合成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.5.3 實(shí)測數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.5.4 參數(shù)選擇
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于縱向空間傳播特性的交通多流式數(shù)據(jù)聯(lián)合聚類分析
4.1 引言
4.2 相關(guān)工作
4.2.1 聯(lián)合聚類
4.2.2 基于NMTF的聯(lián)合聚類
4.3 基于時(shí)空特性的交通多流式數(shù)據(jù)聯(lián)合聚類模型
4.3.1 問題描述
4.3.2 基于時(shí)空特性的交通多流式數(shù)據(jù)聚類建模
4.3.3 迭代更新
4.4 STClu算法描述及其分析
4.4.1 算法描述
4.4.2 復(fù)雜度分析
4.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.5.1 比較算法及參數(shù)設(shè)置
4.5.2 合成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.5.3 實(shí)測數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 基于譜圖理論的交通多流式數(shù)據(jù)演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5.1 相關(guān)工作
5.2 問題描述
5.3 交通多流式數(shù)據(jù)的滯后相關(guān)性度量
5.4 交通多流式數(shù)據(jù)的演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5.4.1 多流式數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
5.4.2 交通多流式數(shù)據(jù)的演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5.5.1 比較算法及度量指標(biāo)
5.5.2 ICMDS算法的有效性
5.5.3 TEEMA算法的可擴(kuò)展性
5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本書的主要工作
6.2 后續(xù)工作展望
參考文獻(xiàn)