This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985807%3A_____%2F04%3A00103338%21RIV%2F2005%2FAV0%2FA06005%2FN/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n5http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985807%3A_____%2F04%3A00103338%21RIV%2F2005%2FAV0%2FA06005%2FN
rdf:type
skos:Concept n11:Vysledek
dcterms:description
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. 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. 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.
dcterms:title
Short Term Prediction of Highway Travel Time using GUHA Data Mining Method Krátkodobá predikce doby jízdy pomocí metody GUHA Short Term Prediction of Highway Travel Time using GUHA Data Mining Method
skos:prefLabel
Short Term Prediction of Highway Travel Time using GUHA Data Mining Method Short Term Prediction of Highway Travel Time using GUHA Data Mining Method Krátkodobá predikce doby jízdy pomocí metody GUHA
skos:notation
RIV/67985807:_____/04:00103338!RIV/2005/AV0/A06005/N
n4:strany
221;231
n4:aktivita
n13:P n13:Z
n4:aktivity
P(OC 274.001), Z(AV0Z1030915)
n4:cisloPeriodika
-
n4:dodaniDat
n5:2005
n4:domaciTvurceVysledku
n18:3162044
n4:druhVysledku
n6:J
n4:duvernostUdaju
n14:S
n4:entitaPredkladatele
n8:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
586109
n4:idVysledku
RIV/67985807:_____/04:00103338
n4:jazykVysledku
n17:eng
n4:klicovaSlova
data mining; many-valued logic
n4:klicoveSlovo
n15:data%20mining n15:many-valued%20logic
n4:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n4:kontrolniKodProRIV
[89606FE88EF5]
n4:nazevZdroje
Neural Network World
n4:obor
n16:BA
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n4:pocetTvurcuVysledku
2
n4:projekt
n9:OC%20274.001
n4:rokUplatneniVysledku
n5:2004
n4:svazekPeriodika
14
n4:tvurceVysledku
Turunen, E. Coufal, David
n4:zamer
n10:AV0Z1030915
s:issn
1210-0552
s:numberOfPages
11