基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析

• 作者: 夏少生 郑滨 金永兴 陈锦标
• 来源期刊: 中国航海
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水路运输 海上交通流 数据挖掘 聚类分析 图形化属性分析 算法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 航行安全
• 页码范围: 60-63,90
• 页数: 5页
• 分类号: U666.132
• 字数: 4124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4653.2009.01.014

摘要

将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域.阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验.实验综合使用聚类分析和图形化属性分析两种方法得到该航道的特性信息,其结果证明利用数据挖掘方法可得到有价值的交通特性信息,并能为海上交通的有效管理提供有力的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锦标	上海海事大学商船学院	34	309	10.0	16.0
2	金永兴	上海海事大学商船学院	43	291	9.0	15.0
3	郑滨	上海海事大学商船学院	4	64	3.0	4.0
4	夏少生	上海海事大学商船学院	4	88	4.0	4.0