【摘 要】
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基于主成分分析法与Apriori关联规则挖掘算法,提出一种利用大数据技术检测车载自组织网络(VANET)运行状态异常的方法。运用主成分分析法从大数据中挖掘出关键评估指标;针对关
【机 构】
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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,武汉科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603280);工业和信息化部项目(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);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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基于主成分分析法与Apriori关联规则挖掘算法,提出一种利用大数据技术检测车载自组织网络(VANET)运行状态异常的方法。运用主成分分析法从大数据中挖掘出关键评估指标;针对关键指标采用并行关联规则模型,挖掘强关联规则,进而找出主要影响因素;基于历史数据和自组织人工神经网络预测方法,输入主要影响因素值,输出关键评估指标值。对评估指标值进行算例分析,利用VANET状态异常检测方法预测指标概率,结果表明,所提方法得到的预测值较仅使用人工神经网络方法准确性高。
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