0103338 - UIVT-O 20040079 RIV CZ eng J - Článek v odborném periodiku
Coufal, David - Turunen, E.
Short Term Prediction of Highway Travel Time using GUHA Data Mining Method.
[Krátkodobá predikce doby jízdy pomocí metody GUHA.]
Neural Network World. Roč. 14, - (2004), s. 221-231. ISSN 1210-0552
Grant CEP: GA MŠMT OC 274.001
Grant ostatní: COST(XE) Action 274 TARSKI
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1030915
Klíčová slova: data mining * many-valued logic
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika

We show that prediction of travel time on a 28-km long highway section based on on-line travel time measurements with video is practicable by a data mining method. We introduce a new prediction model, a result of the GUHA style data mining analysis and the Total Fuzzy Similarity method. Comparing the results with the existing Traficon model, our model improves the travel time class prediction. The results obtained by our method are comparable to the MLP neural network model, too.

Ukážeme že predikce doby jízdy na 28 kilometrovém dálničním úseku, založená na on-line měření času pomocí videozáznamu, je možná pomocí data mining metod. Je prezentován nový predikční model konstruovaný na základě výsledků analýz metodami GUHA a Total Fuzzy Similarity. Ukážeme, že prezentovaný model zlepšuje výsledky predikce ve srovnání se starším modelem Traficon. Získané výsledky jsou srovnatelné s výsledky obdrženými z predikcí pomocí neuronových sítí.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0000127