کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4956465 | 1444520 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Employing traditional machine learning algorithms for big data streams analysis: The case of object trajectory prediction
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی برای تجزیه و تحلیل جریان های داده بزرگ: مورد پیش بینی مسیر شی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی مسیر، پاسخ پرس و جو در زمان واقعی، جریان داده ها، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
In this paper, we model the trajectory of sea vessels and provide a service that predicts in near-real time the position of any given vessel in 4â², 10â², 20â² and 40â² time intervals. We explore the necessary tradeoffs between accuracy, performance and resource utilization is explored given the large volume and update rates of input data. We start with building models based on well-established machine learning algorithms using static datasets and multi-scan training approaches and identify the best candidate to be used in implementing a single-pass predictive approach, under real-time constraints. The results are measured in terms of accuracy and performance and are compared against the baseline kinematic equations. Results show that it is possible to efficiently model the trajectory of multiple vessels using a single model, which is trained and evaluated using an adequately large, static dataset, thus achieving a significant gain in terms of resource usage while not compromising accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Systems and Software - Volume 127, May 2017, Pages 249-257
Journal: Journal of Systems and Software - Volume 127, May 2017, Pages 249-257
نویسندگان
Angelos Valsamis, Konstantinos Tserpes, Dimitrios Zissis, Dimosthenis Anagnostopoulos, Theodora Varvarigou,