Details

Title Кластеризация данных детекторов: выявление типовых дней недели и сезонности: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Creators Антонов Алексей Владимирович
Scientific adviser Курц Валентина Валерьевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint Санкт-Петербург, 2022
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects кластеризация ; метод k-средних ; иерар­хическая кластеризация ; clustering ; k-means method ; hierarchical clustering
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 01.03.02
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2800
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\18837
Record create date 12/19/2022

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Тема выпускной квалификационной работы: «Кластеризация данных детек­торов. Выявление типовых дней недели и сезонности». В данной работе произведена кластеризация данных разных детекторов при помощи иерархической кластеризации и метода k-средних. Произведено сравнение результатов, полученных этими методами. Цель работы — выявление типовых дней недели и сезонной зависимости профиля интенсивности транспортного потока. А также сравнение двух методов кластерного анализа. Результатом работы являются профили интенсивности для выявленных кластеров, в которых прослеживаются зависимости от дня недели либо сезонности.

The subject of the graduate qualification work is «Clustering of detector data. Identification of typical days of the week and seasonality». In this paper, clustering of data from different detectors is performed usinghierarchical clustering and the k-means method. The results obtained by these methodsare compared. The purpose of the work is to identify typical days of the week and seasonaldependence of the traffic flow intensity profile. And also a comparison of two methodsof cluster analysis. The result of the work are intensity profiles for the identified clusters, in whichdependences on the day of the week or seasonality are traced.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous
  • Кластеризация данных детекторов. Выявление типовых дней недели и сезонности
    • Введение
    • 1. Обзор литературы
    • 2. Разработка модели исследования
    • 3. Разработка программного обеспечения
    • 4. Результаты
    • Заключение
    • Список использованных источников

Access count: 14 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics