基于江海联运的长江港口投资战略研究

为做好投资决策，以浙江省海港集团布局长江沿线港口为例，研判市场环境，构建评价指标体系，采用聚类分析模型寻找投资价值洼地，最终确定集团投资战略。研究结果不仅可为浙江省海港集团投资长江沿线港口提供决策支撑，也可为同类项目投资提供参考。     

基于模糊聚类分析的船体分段类型分类方法和应用研究

为提高现阶段船体分段制造过程的标准化水平,实现分段装配工序和工时的标准化,推动船体分段制造数字化发展,本文以船体分段作为分类成组的研究对象,应用模糊聚类分析方法,建立了模糊聚类分析模型,通过输入分段工艺生产数据信息,实现了对船体分段的定量化分类,验证结果表明,应用模糊聚类分析形成的分段族类符合实际工艺需求。     

基于多数据源的CTC调度台工作负荷研究及评定

为准确划分CTC调度台的繁忙程度,提出了一种通过CTC调度台的基础数据对调度台进行划分的方法.参照工作负荷研究中常用的方法,即主观评价法和任务分析法,结合统计学方法中的聚类分析,对某铁路集团有限公司中的17个CTC调度台进行繁忙程度划分.为有效地划分繁忙度,首先,在任务分析法详细分析工作内容的基础上,通过相关分析和回归分析探讨基础数据和工作负荷的关系;然后,基于调度台的基础数据,采用聚类分析中的K-means聚类算法对CTC调度台的工作负荷进行繁忙度划分;最后通过对CTC调度员心理负荷和工作压力的主观评价数据的方差分析来验证聚类划分调度台繁忙度的科学合理性.结果 表明:聚类分析后的繁忙、普通和轻松台之间在主观评价工作负荷上都有显著差异.     

行车安全事件的驾驶风险影响因素研究

为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性.引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测.招募30位驾驶人参加550 km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据.首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素.然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类.并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析.结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄.其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为.      

基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展,打造上海"后公交都市"时代,提升公交专用道运营效率,以上海市已建公交专用道为研究对象,基于手机数据、POI数据、公交IC卡数据、公交GPS数据、网约车GPS数据、公交企业运营数据,对公交专用道两侧500?m范围内的居住、就业、购物休闲和医疗服务共4项用地属性进行了分析.在此基础上,以4项用地属性作为聚类因素,将全市公交专用道进行聚类,分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性.该项研究填补了利用大数据进行公交专用道周边用地属性分析的空白,将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识,有助于精细化管理公交专用道和优化线路服务.     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足，本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法，实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理，以此为属性数据，通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类，结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态；在特征级建立多源数据融合方法，实现交通状态速度值计算；以归一化后的速度值为属性数据，通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明，本文方法能够实现道路交通状态精细划分，能有效地识别出道路局部位置的交通状态，进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

带型城市空间形态界定及其干线道路特征

特殊的空间形态、稀缺的贯通性轴向道路资源以及高度混合的内外交通导致带型城市面临独特的交通问题。从城市空间形态角度出发,采用聚类分析法分析中国657个设市城市,据此界定带型城市为建成区长宽比大于3的城市。并对带型城市(组团)的交通需求、路网布局、道路级配进行梳理,发现带型城市贯穿性长轴干线道路的数量、等级、分布对带型城市规模、形态以及交通组织具有重要作用,是带型城市路网规划的核心。最后,提出带型城市常用的三轴干线路网布局模式及相应的道路等级,可作为带型城市路网规划的参考依据。     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

考虑土地利用性质匹配度的城轨客流分布预测

传统城轨站间客流分布模型较少考虑起讫点土地利用对客流分布的影响,当站点周边土地利用发生改变时适用性变差,无法保持较好的预测精度,因此有必要构建考虑站点土地利用及其站点间土地利用性质匹配度的客流分布预测模型.首先,基于站点聚类分析土地利用性质与客流分布之间的关联性,构造性质匹配度指标;其次,综合考虑站点土地利用、性质匹配度、终点站吸引量、运行时间等因素建立效用函数,结合客流数据进行参数估计,构建基于目的地选择的轨道交通客流分布模型;最后,利用广州市轨道交通客流量数据对其进行精度分析.结果显示,在站点土地利用性质未发生改变与改变情景下全网站间客流分布量的平均绝对误差仅为29.30和29.52人,表明模型具有较高的预测精度.