Identificación de patrones de trayectorias vehiculares, Algoritmo LVQ
Aprendizaje por cuantización vectorial
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En la actualidad el desarrollo de las tecnologías de información y comunicación, nos inunda con datos que contienen posiciones geográficas que varían en el tiempo y espacio. Aunque este tipo de datos también está asociado con el reto de agotar nuestra capacidad de almacenamiento y nuestro ancho de banda de transmisión de datos, los investigadores han demostrado que estos conjuntos de datos constituyen un recurso predictivo muy importante. El análisis puede dar como resultado soluciones a importantes problemas de investigación en diferentes ámbitos como: la planificación urbana, el ...
En la actualidad el desarrollo de las tecnologías de información y comunicación, nos inunda con datos que contienen posiciones geográficas que varían en el tiempo y espacio. Aunque este tipo de datos también está asociado con el reto de agotar nuestra capacidad de almacenamiento y nuestro ancho de banda de transmisión de datos, los investigadores han demostrado que estos conjuntos de datos constituyen un recurso predictivo muy importante. El análisis puede dar como resultado soluciones a importantes problemas de investigación en diferentes ámbitos como: la planificación urbana, el transporte, congestión vehicular, entre otros.
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