基于机器学习的交通数据分析与应用

• 作者: 刘超明 张腾 林贵敏 邱立达 韦玉婧
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据挖掘 机器学习 路线推荐 智能交通
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: U491.14|TP181
• 字数: 3296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2018.12.005

摘要

对海量交通数据进行分析,可为实现智能交通调度提供一定的参考依据,并为进行相关可行性分析提供有效支撑.本文利用Python和Pandas数据处理模块,对成都市1.4+万辆出租车的GPS记录进行分析处理.借助于机器学习中的回归算法,实现对某出租车在某时段行驶于某条线路所需时间的预测,并通过网页交互的形式,为用户提供出租车及出行路线推荐方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱立达	闽江学院物理与电子信息工程学院	16	89	4.0	9.0
2	林贵敏	闽江学院物理与电子信息工程学院	12	19	3.0	3.0
3	张腾	闽江学院物理与电子信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	刘超明	闽江学院物理与电子信息工程学院	1	4	1.0	1.0
5	韦玉婧	闽江学院物理与电子信息工程学院	2	4	1.0	2.0