改进的关联规则挖掘算法及其在教育信息挖掘中的应用

利用数据挖掘的关联规则技术，可以从大量数据中发现有价值的规则。文章利用改进的Apriori算法对上海海事大学的教育信息数据库进行了挖掘，从中发现了一些有价值的规则，为学校的教育决策和教学管理提供了有指导意义的信息。文章还实现了大量规则的文本和图形可视化。     

基于白适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型。针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统（ANFIS）建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练。最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真。结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值。     

桥梁颤振导数识别及颤振分析的不确定性研究

由于风洞试验和理论模型的各种不确定性，通过风洞试验获得的颤振导数及相应的颤振临界风速存在不确定性。为了量化这些不确定性，提出了一种创新的近似贝叶斯方法。该方法通过抽样和模拟来近似表达似然函数，从而实现颤振导数的准确识别和不确定性量化。同时，还研究了颤振导数不确定性在颤振分析中的传播情况。采用子集模拟技术与近似贝叶斯方法相结合，以提高参数后验样本的抽样效率。该方法不仅能够获得颤振导数和颤振临界风速的最优估计，还能获得其后验概率分布。通过理想平板数值模拟和实桥主梁断面风洞试验，验证了该方法的有效性，并将其与传统最小二乘法进行了比较。研究结果显示：该方法得到的颤振导数最优估计与最小二乘法结果非常接近；在低风速下，所有导数的不确定性都较小，而在中高风速情况下，大多数导数都具有较大的不确定性，尤其是接近颤振临界风速时，所有导数的不确定性均较大；颤振导数的不确定性会在颤振分析中传播，导致颤振临界风速也存在较大的不确定性。所提出的近似贝叶斯方法能够准确识别颤振导数，并量化其不确定性，从而实现桥梁颤振性能的概率性评价；为桥梁颤振分析提供了新的思路，为确保桥梁的抗风安全提供了有力支持。     

基于自适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型.针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练.最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真.结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值.     

综合模糊品质机能法和模糊TOPSIS的配送中心选址方法

考虑第3方物流企业在配送选中心选址决策过程中的模糊不确定性和多角度性，综合模糊TOPSIS和模糊品质机能法建立了配送中心选址的多角度决策方法。首先应用模糊品质机能法分别从客户、第3方物流企业的角度确定配送中心选址准则因素权重，并对选址准则因素权重进行集成，然后再利用模糊TOPSIS综合确定最优选址方案。最后，应用一个案例说明此选址方法的有效性。     

基于粗集理论的交通控制系统研究

为满足智能交通系统高性能模糊控制器设计的需要,把粗集理论融入常规的模糊推理,提出了一种交通控制模糊建模新方法,利用粗集理论的知识推理,直接从交通系统的测量数据提取模糊规则,解决了城市交通模糊控制规则提取的瓶颈问题。实例分析表明:该方法简单有效,不仅可以最大限度地减少从交警的经验直接提取模糊规则的局限性,以获取最优的模糊模型,同时建模方法具有普遍适用性,提取的模糊规则更具客观性。该方法可以推广应用于多交叉口的模糊协调控制,对于采用复杂算法的控制系统更能显示出其优越性。     

基于SFCE与规则推理的发动机集成故障诊断方法

针对发动机磨损过程的复杂性以及故障症状(磨粒信息)与故障原因之间对应关系的不确定性,首先对磨粒数量特征信息进行了模糊化,建立了某发动机典型磨损故障的模糊规则库。针对单一故障诊断方法的局限性,引入了对称模糊交互熵的故障推理方法,在此基础上建立了基于对称模糊交互熵和规则推理相结合的发动机故障诊断模型。本模型首先采用对称模糊交互熵对故障原因进行"过滤",滤除出现可能性较小的原因,然后利用规则推理进一步确认最后的故障原因。实例表明,该方法在发动机多症状多原因的复杂情况下能够取得较好的诊断结果。     

基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法

针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题，提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据，包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等，通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性，进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度，并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型，优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上，搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型，并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数，提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后，通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差，确定最优预测模型，并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明：路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用，并非将所有数据进行组合即可得到最优结果，需对测量数据进行有效筛选，进而优化LSTM神经网络，提高凝冰预测...     

基于随机森林与FP-growrh算法的山区追尾事故数据分析

传统的离散选择模型在分析事故数据过程中,容易出现模型假定条件不满足的现象。基于此背景,文中收集了2012-2017年昌金及泰赣山区高速公路的948条追尾事故数据,从非参数方法的角度对山区追尾事故进行分析。首先,利用随机森林算法对追尾事故数据进行了模型训练。模型中树的数量为144棵,预测效果最优,精度为0.778;进一步设置因素重要度阈值0.05,剔除了潜在风险因素中的星期、疲劳驾驶、超速、性别4个因素,筛选出10个重要度相对较高的因素。最后,利用FP-growrh算法训练得到40条频繁项集及关联规则。结果表明,FP-growrh算法可以有效说明潜在风险因素间、潜在风险因素与事故严重程度的关联程度。     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

高速公路路段通行能力模糊综合评判

针对高速公路路段通行能力影响因素的不确定性和模糊性,利用层次分析法确定各影响因素的权重,运用模糊数学基本原理建立模糊综合评判模型,对某高速公路路段通行能力进行模糊综合评价,说明其实用性,为高速公路路段通行能力的评判提供一种有效的方法.     

应用模糊数学评判高速公路路段通行能力

针对高速公路路段通行能力影响因素的不确定性和模糊性,利用层次分析法确定各影响因素的权重,运用模糊数学基本原理建立了模糊综合评判模型,对某高速公路路段通行能力进行了模糊综合评价,说明了其实用性,为高速公路路段通行能力的评判提供了一种有效的方法。     

高速公路入口匝道多维可调模糊控制器设计

鉴于入口匝道多维模糊控制器的控制规则库会随着人们控制方面经验的增加而变得愈加复杂,从而造成规则之间的冗余性、兼容性问题.因此,给出入口匝道多维模糊控制器的解析描述,不仅有效地解决了多维模糊控制器控制规则之间的冗余性、兼容性问题,而且通过在不同状态下引入不同加权因子实现了控制器的自调整,使所设计的模糊控制器更能适应实际的高速公路交通需求.最后通过MATLAB仿真得到的结果表明,控制效果令人满意.     

高速公路标识站选址模型与算法研究

以路网拓扑结构为基础,采用图论中的支撑树理论来研究高速公路标识站数量及选址问题。基于支撑树任意两点之间恰有一条路径的性质,定义了余边集的概念,在此基础上提出了标识站确定理论,从根本上确立了标识站最优数量,并将破圈法与展开树法有机结合,提出了适合大型路网的标识站选址算法。标识站数量确定理论和展开树算法,从根本上解决了路网收费中二义性路径的标识问题,可以直接用于高速公路及城市轨道的标识站设计与建设中,能够确定所有标识站选址方案。给出了一个试验实例以证明该理论与算法的可行性。     

基于 FAHP 的高速公路预防性养护方案比选

预防性养护是一种改善路面使用性能、延长路面使用寿命、降低全周期养护成本的有效养护措施。预防性养护方案的选择要同时考虑道路管理者的需求和方案的应用效果,具有较大的不确定性。为了科学地选取高速公路预养护方案,基于模糊层次分析法,考虑技术效果、施工可操作性和经济性3个方面的9个因素,以上海两条高速公路工程为依托开展案例分析,为同类型预防性养护方案比选提供参考。     

高速公路紧急事件管理系统实施效果评价

在阐述了高速公路紧急事件管理系统实施效果评价的含义和意义的基础上,分析系统结构特点及影响其实施效果的各因素,构建了多层次的评价指标体系,并针对此评价指标繁多且不易量化等特点,应用模糊数学理论建立了既全面考虑又兼顾重点的系统实施效果模糊综合评价模型。该模型应用集值统计法确定评价指标集,采用三角形隶属度函数,得到实施效果评价矩阵;通过层次分析法确定多层指标权重。算例中对北京某高速公路紧急事件管理系统实施效果评价的计算结果为77.21,实施效果综合评价结论为"较好",与实际相符,说明所提出的模型能对系统实施效果做出合理的评价。     

高速公路建设管理数据一体化环境的分析研究

本文采用系统工程原理对高速公路建设管理系统进行了全面分析,明确了系统的层次结构、数据类型和操作类型,提出针对具体的管理层次结构,建立高速公路建设管理数据一体化环境,满足操作型处理和分析型处理的需求,并以江苏省高速公路建设管理系统为模板阐述了具体的数据一体化环境的建设。     

运用车流波动理论分析大货车混入对快速路车流的影响

随着城市对外交通需求的增加,大量大型货车进入快速路,大货车由于慢速引起后随车辆被迫减速,造成车流整体通行效率严重降低。运用车流波动理论确定大货车占道所引起车流的状态变化,定量分析大货车速度及其占道长度与堵塞时间、受阻车辆数之间的关系,从而说明大货车占道对车流延误的影响程度。通过定量分析明确划分大货车车道、快速路最低限速以及限制快速路大货车比例的重要性,从而为快速路混合车流管理提供依据。     

公路三级自然区划新框架体系的应用研究

从分析以往的公路三级自然区划的研究原理和思路出发,总结、归纳、探讨性地提出公路三级自然区划新的框架体系:原则,标志性体系的建立,方法的选用以及基于新方法GIS技术的应用。新框架体系的应用研究为以后的相关人员进行公路三级自然区划提供参考和依据。     

非接触式IC卡在高速公路中的应用研究

论述非接触式IC卡可作为车辆上路必须携带真实证件及可实现性。IC卡上记录有车辆车牌、车型、车种等信息,该卡作为高速公路的通行卡使用后,不需要在高速公路出入口收费车道上安装车牌识别设备,能够杜绝司机逃避交纳过路费、杜绝收费员贪污行为的发生,可以取消路段中心及收费站的收费监控,对入口收费车道上的设备作一些改进可取消入口发卡员。