新时期我国铁路编组站分类标准探讨

分析了现有编组站分类标准的不适应性,提出了编组站分类的主要技术指标,运用模糊聚类分析方法对编组站分类问题进行研究。首先运用模糊c-划分方法对编组站进行合理的空间划分,在此基础上采用模糊聚类ISODATA方法对编组站进行聚类分析,并利用划分系数Fc（U）和划分的平均模糊熵Hc（U）对聚类效果进行评价,最后对我国铁路现有4...     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

鉴别道路交通事故黑点的聚类分析方法研究

对道路交通事故黑点的鉴别方法进行综述,提出鉴别道路交通事故黑点的聚类分析法,利用该法对菏泽市牡丹区境内国道220交通事故黑点进行鉴别,可为进一步研究鉴别道路交通事故黑点的方法提供不同的思路。     

公路运输站场体系规划方法及应用

为明确划分公路运输站场体系的层次,将中心地理论引入公路运输站场体系分析中,提出基于模糊聚类的公路运输站场分层规划方法。再结合贵港市公路运输站场规划,运用DPS 2.0软件对该市77个运输节点进行模糊聚类,结果表明:模糊聚类分析法对公路运输站场体系进行层次划分有很好的针对性。     

公路运输站场体系规划方法及应用

为明确划分公路运输站场体系的层次,将中心地理论引入公路运输站场体系分析中,提出基于模糊聚类的公路运输站场分层规划方法。再结合贵港市公路运输站场规划,运用DPS2．0软件对该市77个运输节点进行模糊聚类,结果表明：模糊聚类分析法对公路运输站场体系进行层次划分有很好的针对性。     

浅析高速公路交通安全影响因素

随着我国高速公路里程迅速增长,高速公路交通事故日益增多,分析高速公路事故频发的诱因对提高道路交通安全具有重要意义.通过运用ICFCM算法,对高速公路交通安全因素进行聚类研究,进行合理的空间划分、影响程度等级归类,为有效减少高速公路交通事故数量、降低事故所造成的人员伤亡和财产损失,提高高速公路安全服务水平和高速公路运营效率提供重要依据.     

居民出行调查中交通小区划分方法的改进

为了减少居民出行调查的工作量和费用,利用以往调查内容中的年龄、职业、收入和车辆拥有率等指标,根据聚类分析的等价矩阵模糊聚类方法,通过MATLAB编程进行聚类分析,用F-统计量确定最佳模糊聚类类数,对交通小区重新分类。在调查时,只需在每类小区选择一个交通小区,就可满足调查精度要求。最后用模糊C-均值聚类方法验证。计算结果表明,模糊聚类分析方法可以应用在居民出行调查的交通小区划分中。     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法.结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果.以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟.对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

城市道路车辆分类及折算系数研究

城市道路上交通构成复杂,对交通流进行研究时希望能够有一个统一的标准来计量道路上行驶的车辆。车辆折算系数是指将混合车流中的各种车型转化成标准车的当量值,是道路规划与设计中的重要指标之一。由于该系数在不同地点和时间的交通流状况下不尽相同,就需要一种调查简单而结果又合理的计算方法。从定义各类型车辆所占用的动态空间瞬时车道占有率入手,提出了以车辆瞬时占用车道长度与速度的比值为参数,基于模糊动态聚类对车辆进行分类的方法。并利用该方法对城市主干路上的交通调查数据进行了计算,将车辆进行合理的分类,并根据最佳分类的聚类中心值给出了城市道路上的车辆折算系数,最后分析了城市道路上各种车辆折算系数的特点。     

Kernel Generalized Noise Clustering Algorithm

IntroductionFuzzy clustering is one of the important methodsin pattern recognition. The most widely used fuzzyclustering is the fuzzy c-means (FCM) algorithm[1]which is conceived by Dunn[2]and generalized byBezdek[3]. Based on an objective function, the F…     

检索词上下文相关提问扩展算法

研究了利用相关词进行提问扩展的算法．该算法建立在检索词模糊聚类的基础上，聚类以检索词在文献中共同出现为标准．与提问中检索词相关的群集形成提问的上下文．群集中属于上下文的检索词可用于提问的扩展．实验表明该算法提高了检准率．     

用迭代自组织数据分析技术A(ISODATA)对零件进行模糊分类

本文将机械零件的GT分类编码视为模糊样品集,进行分类成组。给出 了模糊数学模型,用IsODATA模糊聚类方法进行求解,程序运行的结 果表明:比普通聚类法运行速度快,结果更切合客观实际。      

基于模糊聚类迭代模型的典型水文年选取研究

为了合理、有效地从众多实测水沙资料中选取具有代表性的水沙年,提出应用模糊聚类迭代模型选取典型水文年的方法,结合西江金鸡水文站的实测水沙资料,对模型进行计算,并与传统的频率法进行比较分析.结果表明:采用该模型不仅使选取的典型水文年在年总量和年内分配上均具代表性,且在计算过程中避免了人为确定权重和水沙分类标准的主观性,是一种较为客观、合理的选取典型水文年的方法.     

模糊系统结构辨识综述

模糊系统辨识是模糊系统建模的主要手段，优化的模糊系统结构是模糊系统辨识的关键．简要回顾了模糊系统结构辨识的研究现状与发展．讨论了模糊系统结构辨识一些常用的方法，如基于模糊聚类、自组织神经模糊网络、支持向量机、核函数、分层模糊系统、遗传算法和小波多分辨率分析等的模糊系统结构辨识．对各种结构辨识方法的特点进行了深入的分析，并对结构辨识未来的发展进行了展望．     

基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.