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摘要:
数据挖掘技术的发展为分析高速公路收费站海量统计资料提供了便利,通过对数据挖掘技术内容及其分类的简单介绍,运用关联规则并使用数据挖掘软件Wleka对广靖锡澄高速公路无锡收费站的部分统计数据进行离散化处理,借助Apriori算法对影响收费站收费效率的收费时段、车辆进站速度、车辆收费平均时耗、收费车辆数、收费车型、收费费用、收费站进口道长度、天气等因素进行关联性挖掘,认为高速公路收费站的收费数据关联性较大的是收费时间、进站车速,收费车辆数、收费站规模等因素,对于解决收费排队过长、排队车辆控制、收费费率调整、收费站进出口道数量的设置、收费站规模设置等等提供了一定的参考价值.
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文献信息
篇名 数据挖掘在高速公路收费数据中的应用
来源期刊 中国科技论文在线 学科 交通运输
关键词 交通信息工程及控制 数据挖掘 高速公路 关联规则 Weka软件
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 742-745
页数 4页 分类号 U495
字数 3940字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2783.2008.10.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑长江 河海大学交通学院 91 461 12.0 17.0
2 沈金星 河海大学交通学院 15 27 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
交通信息工程及控制
数据挖掘
高速公路
关联规则
Weka软件
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科技论文
月刊
2095-2783
10-1033/N
大16开
北京市海淀区中关村大街35号教育部科技发展中心
2006
chi
出版文献量(篇)
4942
总下载数(次)
10
总被引数(次)
14783
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导