智能交通系统数据分析课件7第七章.pptx
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- 智能 交通 系统 数据 分析 课件 第七
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1、可交互的数据可视化可交互的数据可视化7.1简介数据在量级及复杂性上的爆炸性增长使得对诸如智能交通系统(ITS)等关键领域的认识达到了新的高度,而从各种数据中发现新知识的能力又取决于高效易用的数据可视化工具。在正确使用数据可视化工具的前提下,数据可视化将把人类视觉系统高效的模式匹配能力和解决问题的认知能力相结合,通过数据的交互展示方法来揭示问题内涵。可视化分支通常被区分如下:1)科学可视化通常基于物理数据,如地球、分子或人体。2)信息可视化通常基于非物理学的、抽象的数据,如金融数据、计算机网络数据、文本文档数据和抽象概念数据。3)可视化分析技术强调使用底层数据挖掘算法(如机器学习和统计表征技术)
2、来编排交互式数据进行可视化。7.2智能交通系统的数据可视化代表性的智能交通系统技术包括汽车导航、旅客信息、集装箱管理、交通监控和天气信息。美国交通部(USDOT)发布了年智能交通系统战略计划(20152019),提出了近期的智能交通系统研究及其开发重点。该战略计划的主要主题包括:提升车辆及道路安全性、增强系统机动性、限制交通对环境影响、促进创新以及支持交通运输系统信息共享。现代智能交通系统通过多种形式产生了前所未有的大量数据,与数据管理和数据挖掘相同,使用创新的可视化工具是分析理解这些数据的关键需求。7.3数据可视化的魅力数据可视化利用了视觉系统这一人机信息传递量最大的通道。通过利用人类认知系
3、统这一重要组成部分,我们可以极大地改善以人为中心的知识发现过程。安斯科姆四重奏在数据膨胀的当今时代,数据可视化的所有优势中,进行整体数据分析的能力是至关重要的,因为它允许探索整体模式并突出细节行为。数据可视化的独特之处就在于它能够彻底地揭示数据的结构。7.4数据可视化流程数据可视化流程是将数据转化为交互式可视化图像的系统过程原始数据用户图像可视结构数据结构数据转换视觉感知视觉转换可视映射当用户查看得到的图像时,人的视觉系统就会解码底层信息。用户交互在可视化流程中的任何一个阶段都可能发生,进而修改可视化结果并形成新的解释。在现代数据可视化系统中,因为用户控制了大部分阶段而使可视化流程变得更为动态
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