【摘 要】
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交通流时间序列的研究主要采用数据挖掘和机器学习的方法，这些“黑箱”挖掘方法很难直观反映序列特性．为增强交通流时间序列及其特征分析的可视化性，结合可视图理论来构建交通流
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林大学吉林省道路交通重点实验室
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交通流时间序列的研究主要采用数据挖掘和机器学习的方法，这些“黑箱”挖掘方法很难直观反映序列特性．为增强交通流时间序列及其特征分析的可视化性，结合可视图理论来构建交通流时间序列的关联网络，从复杂网络角度实现交通流时间序列的特性分析．在网络构建的过程中，考虑到不同交通状态下交通流表征具有的差异性，首先利用交通流参量的相关性对交通流状态进行分类，然后构建不同交通状态下的时间序列复杂网络，并对这些网络的特征属性给出统计分析，如度分布、聚类系数、网络直径、模块化等．研究表明，可视图法可为交通流时间序列映射到网络提供
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