Return to search

Duomenų grupavimo taikymai transporto sistemose / Data Clustering Usage in Transport Systems

Transporto informacinės sistemos privalo greitai apdoroti milžiniškus ir vis didėjančius duomenų kiekius. Kadangi skirtingiems tikslams pasiekti ar skirtingoms išvadoms padaryti reikalingų duomenų kiekis kartais gali skirtis kelias dešimtis ar net kelis šimtus kartų jį optimizavus pavyktų sutaupyti daug laiko ir resursų. Siekiant mažinti duomenų kiekį, neprarandant svarbios informacijos yra naudojamas duomenų grupavimas – objektų priskyrimas tam tikrom grupėm pabal bendrus požymius. Šio darbo tikslas – išanalizuoti ir įvertinti grupavimo algoritmų klases, jų tipinius atstovus bei jų pritaikymą transporto sistemų duomenų grupavimui. / The object of investigation of this paper is data clustering and adjustment of data clustering algorithms to traffic flow control systems. The main goal is to analyze which class of clustering algorithms can perform better with specific traffic data, how much of this data is enough to forecast precise results, how much can we minimize and reduce our data and still get correct results.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20081203_184401-71779
Date04 March 2009
CreatorsPenikas, Marius
ContributorsČivilis, Alminas, Vilnius University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeMaster thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20081203_184401-71779
RightsUnrestricted

Page generated in 0.0015 seconds