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)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\18837

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

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 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

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics