简介:摘要:持向量数据描述算法(SVDD)是一种近年来运用得越来越多的单分类算法,具有很好的泛化能力,且运用核函数能有效解决“维数灾难”问题,可以较好的划分交通流数据分布特征。虽然在传统的SVDD只关注正类样本,能很好的通过单类数据进行机器学习,但我们又可以使用负类样本点来更好的完善SVDD所构造的超球面的分类性能。这就提出了带负类样本的支持向量数据描述算法(SVDD-NE)。之后通过对比不同分类算法的性能来验证SVDD-NE方法的有效性。最后将SVDD-NE运用于实际道路交通流数据的拥堵判别,用来增加道路拥堵的判别方法,实验证明该方法可以较好的支持道路车流拥堵情况识别,为诊断道路运作情况提供了技术基础。
简介:摘要:随着城市的地位和作用不断提升,城市空间治理越来越受到重视。大数据的发展给城市空间治理带来了一系列变化,可谓是挑战与机遇并存。大数据使城市空间延伸、去中心化的特征凸显,出现城市空间分化和随之带来的伦理问题,为了应对新挑战,本文认为要坚持以人民为中心的治理理念,实现数据公开,加强公民参与,形成以党政引领,政府主导,社会各方多元参与的协同治理格局。关键词:城市空间治理;大数据;公民参与