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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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相关试题
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()选项: A:对 B:错
2.
【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
3.
下列哪个领域没有应用数据挖掘技术
4.
【单选题】下列哪个领域没有应用数据挖掘技术
5.
()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。
6.
下列哪个领域没有应用数据挖掘技术 选项:农业|金融|教育|以上全部应用
7.
在智能交通领域,人工智能的应用可以帮助实现哪些功能? 选项:A、交通信号灯的自动控制B、自动驾驶车辆的导航C、交通流量的预测D、完全实现自动化交通违规处罚
8.
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
9.
在数据挖掘中,以下哪些技术可用于预测分析? 选项: A、关联规则挖掘 B、回归分析 C、时间序列分析 D、分类分析
10.
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。
11.
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。
12.
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
13.
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。
14.
数据挖掘技术可以应用于大数据分析。( ) 选项: A:对 B:错
15.
下面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
16.
简答数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
17.
关于大数据应用描述正确的是()。 选项: A:大数据可以应用于交通、医疗、金融等行业 B:利用大数据技术可以进行预测 C:利用大数据技术可以分析疾病发展 D:利用大数据技术可以研究事物的因果关系
18.
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
19.
下列哪个领域没有应用数据挖掘技术? ( ) 选项: A:以上全部 B:农业 C:教育 D:金融
20.
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
21.
大数据技术在银行业舆情监控上的技术应用场景包含()。 选项: A:观点的挖掘和分析 B:情绪预测 C:事件跟踪 D:趋势分析
22.
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
23.
【单选题】1、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
24.
数据可视化技术广泛应用于科研领域、网络领域和商业领域。( )
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