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Traffic prediction and analysis using a big data and visualisation approach / Declan McHugh (2015) 

Public contenu dans GIS Research UK (GISRUK) 2015 Proceedings / Nick Malleson (2015)   Titre : Traffic prediction and analysis using a big data and visualisation approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Declan McHugh, Auteur Editeur : Leeds [Royaume-Uni] : University of Leeds Année de publication : 2015 Conférence : GISRUK 2015, 23th GIS Research UK annual conference 15/04/2015 17/04/2015 Leeds Royaume-Uni open access proceedings Importance : pp 408 - 420 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle [Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville) [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] prévision [Termes IGN] régression multiple [Termes IGN] trafic routier [Termes IGN] Twitter [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) This abstract illustrates an approach of using big data, visualisation and data mining techniques used to predict and analyse traffic. The objective is to understand Traffic patterns in Dublin City. The prediction model was used as an estimator to identify unusual traffic patterns. The generic model was designed using data mining techniques, multivariate regression algorithms, ARIMA and visually correlated with real-time traffic tweets. Using the prediction model and tweet event detection. The result is a high-performance web application containing over 500,000,000,000 traffic observations that produce analytical dashboard providing traffic prediction and analysis. Numéro de notice : C2015-049 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83863

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