基于双向维度抽取的协同进化存档算法

为改进协同进化算法的可靠性和有效性,本文结合问题域内固有的维度结构特性,提出了一个基于双向维度抽取的存档算法．该算法简化了DECA中的维度抽取方法,并提出从测试个体和候选个体两端分别实施维度抽取（仅选取每个维度上代表当前进展的测试个体和带有维度信息特征的高性能候选个体保留存档）,用于维持进化在各维度上的全局进展．实验表明,与同类算法相比,本算法使用的两个档案在进化中均保持了较小的存档量,性能高于其他同类算法．     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.     

基于历史数据的交通特征信息提取方法

为了给交通规划、设计和管理提供重要的定量数据支持,最大限度地实现信息增值,提出了从大量的历史交通数据中提取有用的交通特征信息的方法.以深圳市城市交通仿真系统中的历史交通特征信息为对象,根据交通信息应用需求现状,从空间、时间、统计和参数四个特征维度对历史交通特征信息进行详细的结构分析,给出了历史交通特征信息生成的运行流程,以及各个特征维度历史交通数据计算方法.最后介绍了历史交通特征信息在深圳市城市交通仿真系统各个信息服务子系统中的应用情况.     

公共船代业务统计分析的实践与思考

高质量业务统计分析在公共船代运营管理中起着越来越重要的作用。在回顾目前公共船代业务统计现状特点与解析常用细分指标的基础上,就统计分析过程中几大突出问题及其解决方向给出合理建议,提出统一数据口径并规范统计科目释义,关注长期趋势变化并适时调整指标,重视对照外部因素并尝试业财数据融合。旨在通过提升现阶段公共船代业务统计分析模式,来发挥其更大的功能效用,并由此助力推动船代业健康发展。     

上海海事仲裁10年再出发

在10年的时间维度上,上海海仲与势不可当的上海国际航运中心建设乃至中国航运、造船的发展风云际会,留下了风正帆悬、标杆立帜的足迹,构筑起中国海事软实力的一大根基。而今,面对下一个10年,上海海仲又将目光瞄准了全球领先的海事仲裁目标,踏上“二次创业”的征途。     

基于维度复杂性模型的情感事件脑电图分析

用Grassberger-Procaccia关联维算法(以下简称G-P算法)计算出关联维值从而得出维度复杂性的变化.研究了情感变化中脑电图的维度复杂性通过对20名健康成年男性进行听觉诱发实验,观察不同情绪变化的关联维值,对θ波进行分析,发现人在听不愉快音乐时比听愉快音乐时的关联维数的值高,即听噪音时维度复杂性比听音乐时的维度复杂性更明显.在听不愉快音乐时左脑的关联维数值小于对应的右脑的关联维数值,而在听愉快音乐时恰好相反,左脑的关联维数值大于对应的右脑的关联维数值,这表明在听不愉快音乐时,右脑的维度复杂性更明显,在听愉快音乐时,左脑的维度复杂性更明显.     

全球集装箱运输市场

这个二月,对于和中国有关的集装箱航线来说,意义重大。农历春节不但是个节庆,节前、节中和节后亦是判断这个时期集装箱市场需求面的三个主要时间维度。大洋彼岸的美国,持续了10个月之久的美西港口劳工谈判终于赶在春节假期当中画上句号,除却其他各种因素,也免不了是对中国节后将至的新一波货量的致敬。从经济基本面看,全球经济发展基本态势没有发生大的改变。经合     

基于三维层面的北京综合交通体系分析研究

本文基于三维层面的综合交通运输体系的研究,从结构维度、功能维度和运作维度三个层面对北京综合交通进行分析研究,提出了北京市综合交通体系评价指标体系,并对北京城市综合交通提出合理、可行的政策建议。