【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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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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
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