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数据挖掘技术在交通领域的应用中不适用于交通流预测()
数据挖掘
适用于
交通流
发布时间:
2024-04-05 15:44:51
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1.
数据挖掘技术在交通领域的应用中不适用于交通流预测()
2.
以下关于数据挖掘应用场合的描述,不正确的选项是( )。 选项: A:数据挖掘可以应用于贫困生的资助分析 B:数据挖掘技术不适合于农业应用领域 C:数据挖掘可以应用于总统竞选领域的应用 D:数据挖掘可以应用于地质灾害的风险评估
3.
【多选题】关于数据挖掘的应用,说法正确的是() A. 在电信、电力、银行、保险、零售等典型的商业领域,数据挖掘技术用于进行市场分析预测、客户群体分析、信用评估、商业欺诈检测等 B. 在交通领域, 通过对乘客数据和运营数据进行分析和挖掘,能够为公交、出租公司科学的运营和交通部门的决策提供依据,比如合理规划公交线路,实时为出租车的行驶线路提供建议等 C. 在公共安全领域,运用 数据挖掘,能够实现对各种公共安全事件的预测发现 D. 在生物学领域,数据挖掘帮助实现DNA序列相似搜索和比对,基因组特征及基因序列分析
4.
请简要介绍数据挖掘技术及其应用领域。
5.
【单选题】下列哪个领域没有应用数据挖掘技术
6.
数据挖掘技术在医疗领域的成功应用最重要的是( )选项: A:能够获得并掌握医疗数据 B:深刻了解医疗管理领域 C:熟练运用各类数学模型 D:熟练运用数据挖掘技术各类工具
7.
以下描述错误的是选项: A:泊松分布适用于非拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显大于1的情况。; B:负二项分布适用于拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显小于1的情况。; C:Greenberg基本图模型在交通密度较大的情况下能够较好的拟合实测数据,但交通密度较低的情况下该模型并不适用。; D:Underwood基本图模型能够较好的拟合中低密度条件下的交通流实测数据,而对于高密度交通流的拟合效果则不够出色。
8.
以下描述错误的是 选项: A:泊松分布适用于非拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显大于1的情况。; B:二项分布适用于拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显小于1的情况。; C:Greenberg基本图模型在交通密度较大的情况下能够较好的拟合实测数据,但交通密度较低的情况下该模型并不适用。; D:Underwood基本图模型能够较好的拟合中低密度条件下的交通流实测数据,而对于高密度交通流的拟合效果则不够出色。
9.
以下描述错误的是 选项: A:泊松分布适用于非拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显大于1的情况。; B:负二项分布适用于拥挤交通流、观测数据的方差与均值之比明显小于1的情况。; C:Greenberg基本图模型在交通密度较大的情况下能够较好的拟合实测数据,但交通密度较低的情况下该模型并不适用。; D:Underwood基本图模型能够较好的拟合中低密度条件下的交通流实测数据,而对于高密度交通流的拟合效果则不够出色。
10.
下列哪个领域没有应用数据挖掘技术A、农业B、金融C、教育D、以上全部应用
11.
哪个领域没有应用数据挖掘技术( ) 选项: A:农业 B:教育 C:金融 D:以上全部应用
12.
中国大学MOOC: ( )最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过建立科学的预测模型,从而预测未来。
13.
下列哪个领域没有应用数据挖掘技术 选项: A:农业 B:金融 C:教育 D:以上全部应用
14.
简答数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
15.
大数据技术研究领域不包括的是 选项: A:场景应用 B:分析挖掘 C:数据治理 D:顶层技术
16.
交通流量预测在应用的时候不需要满足下面哪项要求?( )选项: A:实时 B:准确 C:稳定 D:鲁棒
17.
简述数据挖掘的应用领域。
18.
以下属于大数据在交通领域的应用的是( )。 选项: A:交通拥堵预测与疏导 B:智能交通信号控制 C:事故风险预警与应急处理 D:智能驾驶
19.
多源信息融合技术在智能交通系统中的应用不包括()。 选项:A:交通流检测B:交通综合信息处理C:智能网联汽车环境感知D:交通事件智能处理
20.
Hadoop组件在企业应用中,能用于数据挖掘的产品有( )。A.HiveB.PigC.MahoutD.Hbase
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