【摘 要】
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在铁路列车运行图调整日趋频繁的背景下,列车时刻表数据集具有数据量大、属性多、不同车次时刻表记录数量差异较大、相同车次时刻表记录属性值相似的特点,列车时刻表数据分析和挖掘面临着数据集不均衡问题.为此,提出基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法,依据列车时刻表属性与列车运营指标(客座率)的相关分析,可有效合并蕴含冗余信息的相似数据,降低数据集中此类相似数据的占比,可削弱非均衡数据集对后续数据分析的不利影响,并能保留数据所蕴含的主要信息,减少过多相似数据对数据分析模型应用效果的不利影响,提
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所,北京 100081;中国国家铁路集团有限公司,北京 100844
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在铁路列车运行图调整日趋频繁的背景下,列车时刻表数据集具有数据量大、属性多、不同车次时刻表记录数量差异较大、相同车次时刻表记录属性值相似的特点,列车时刻表数据分析和挖掘面临着数据集不均衡问题.为此,提出基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法,依据列车时刻表属性与列车运营指标(客座率)的相关分析,可有效合并蕴含冗余信息的相似数据,降低数据集中此类相似数据的占比,可削弱非均衡数据集对后续数据分析的不利影响,并能保留数据所蕴含的主要信息,减少过多相似数据对数据分析模型应用效果的不利影响,提高模型的预测准确度.
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