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 | |
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 |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
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