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题名基于关联规则挖掘的VANET环境下车辆路径预测
被引量：3
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作者
张宏
吕悦晶
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机构
内蒙古大学交通学院
内蒙古自治区城市交通数据科学及应用工程技术研究中心
武汉科技大学
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(61603280)
内蒙古自治区自然科学基金(2019MS07021)
内蒙古自治区交通运输厅科技项目(NJ-2017-8)。
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文摘
通过关联分析法构建相关模式数据挖掘算法,实用性强,但对具有时空动态性的车载自组织网络VANET进行车辆路径预测仍具有局限性,根据VANET环境下车辆数据特点,提出一种基于强关联规则频繁模式的车辆路径的挖掘优化算法.序列模式以有序的方式描述了事件的发生,在VANET环境中,车辆路径序列表达为车辆从起点到目的地行程中经过的路段顺序列表.首先提出基于安全认证的车辆数据采集方案,将收集的数据存储于路边单元RSU中,然后采用频繁模式数据挖掘方法分析了收集到的车辆路径,确定了某一区域内车辆选择的常见路径和频繁路径,最后本文算法与中间节点选择算法INSA进行了比较,对车辆在异常情况下选择的路径进行了评估与预测,分析结果表明:本文算法在网络通信开销、吞吐量和数据包传送率方面优于INSA算法,具有较好的置信度,有助于用户减少紧急情况下和正常情况下的等待时间.
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关键词
车辆路径预测
序列模式
车载自组织网络
数据挖掘
支持度
置信度
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Keywords
vehicular route prediction
sequential patterns
vehicular ad-hoc network
data mining
support
confidence
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分类号
U279.2
[机械工程—车辆工程]
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题名车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法
被引量：1
- 2
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作者
张宏
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机构
内蒙古大学
内蒙古自治区城市交通数据科学及应用工程技术研究中心
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出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2019年第9期6-10,共5页
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基金
工业信和信息化部项目(中国新能源汽车产品检测工况研究和开发)
内蒙古自治区交通运输厅科技项目(NJ-2017-8)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822171134)
中国国家留学基金项目(201806815002)
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文摘
为了向交通参与者提供实时、可靠的交通状况信息,提高出行效率,根据车辆序列模式特点,联系车载自组织网络拓扑结构与实际车辆运动路径,提出车载自组织网络环境下序列模式定义,采用基于路侧单元(R SU-Based)和基于车辆(V ehicle-Based)两种方案收集车辆路径信息,建立车辆行驶路径数据库,进行序列模式数据挖掘,评估其通信开销,计算车辆路径模式生成的运动规则的支持度和置信度,提取车辆频繁行驶路径及其概率。案例分析表明,在动态路网中使用序列模式数据挖掘方法能有效解决单车路径选择问题。
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关键词
车辆路径预测
车辆行驶路径序列
序列模式
车载自组织网络
数据挖掘
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Keywords
vehicular route prediction
Vehicle routing sequence
Sequential pattern
vehicular Ad-hoc network
Data mining
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分类号
U279.2
[机械工程—车辆工程]
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