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高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义.通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容,发现了目前......
k-近邻(KNN)算法是一种简单而有效的分类算法。传统的KNN分类算法存在着参数k难以确定以及分类新数据时间耗费大的两个缺陷。kNN模......
心律失常是一种常见的心电活动异常,严重的可能危及人的生命。为了能准确诊断心律失常具有十分重要的意义。,提出了一种新的方法,......
针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想.尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与A......
在问卷调查的基础上首先对目前我国职场人士的职业倦怠状况进行了描述性分析。其次对导致职业倦怠的因素进行预处理,获得七个显著......
由于气候变化和人类活动的影响,导致江河渔业资源持续衰退。鳜属鱼类是肉食性鱼类,处于水生态系统食物链的最高端,环境变化对鳜资......
随着风电能源的不断发展,国家提出要大力支持发展清洁能源,风电能源便成为了各个研究者研究的热点。由于风速的间歇性、随机性所造......
通过采集了kaggle竞赛的房价数据,研究了房间数目,房子面积,房子的竣工时间与房屋售价之间的关系,建立了预测房价的多元线性回归模......
网络异常检测技术是网络安全领域的热点问题。目前存在的异常检测算法大多属于静态分类算法,并未充分考虑到实际应用领域中海量数......
为探究济南千佛山地区植物光合作用情况,本文选取了济南市千佛山风景区作为研究区域。基于从GoogleEarth Engine(GEE)大数据云平台......
针对电力客户标签对客户的认知不清晰,客服业务大多针对自然人开展,客户标签标记在电话号码上,而传统电力业务主要针对户(户号)开......
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基于95598业务,利用大数据分析挖掘方法,构建统一身份识别模型,有效识别客户来电号码与户号的对应关系。采用大数据文本挖掘技术,......
KNN模型是k近-邻算法的一种改进版本,IKNNModel算法实现了基于KNNModel的增量学习.然而随着增量步数的增加,IKNNModel算法生成模型......
机器学习技术在各个领域中得到了广泛应用,该领域中的KNN模型利用自身超强的实用性得到了很多学者的青睐。在将KNN应用到实际问题......
