基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于数据分析的铁路列车到达晚点预测模型

准确估计列车的实际晚点时间对于列车运行图制定、列车调度员决策具有重要意义。为此,以荷兰铁路列车运行实际数据为研究基础,根据列车实际运行数据选择自变量,以列车的实际晚点时间为因变量,建立列车晚点的随机森林预测模型,并以BP神经网络模型作为对比,结果表明随机森林模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的神经网络方法取得了更好的预测效果。     

面向大数据节点的动态可信度评估模型

大数据处理平台分布式、大规模等特性,使得各个节点间的信任问题变得日益突出.针对现有模型中对节点进行评估时存在灵活性差、未充分考虑历史访问信息、固定权重等缺点,文中提出了一种基于大数据平台节点的动态可信度评估模型,考虑了节点交互中由于非恶意因素导致失败的情况,同时还兼顾当前时间片交互与历史交互次数的权重问题;提出了利用相似度为信任值赋权重,并且给出相似度计算方法.实验证明,文中提出的模型对节点的可信度评估具有一定的动态性,而且相较于其他模型具有更好的效果,更加适用于大型集群中节点的可信度评估.     

船岸一体轻量化数据传输技术研究与实现

介绍了一种在船岸之间进行轻量化数据传输的技术,该技术采用数据差异切片,大部分的数据在差异切片中的数值为0,对数据差异切片进行压缩可以极大提高压缩比率,减少数据传输量,降低数据传输的费用。此外,使用了密码技术,保障了数据的安全性。     

大数据资源调度下船舶网络信息加密传输系统设计

传统传输加密系统的工作对象为单向数据交互环境下的传输数据流。因此,传统传输加密系统无法应对大数据资源实时调度计算环境下的信息加密传输计算。为了解决上述问题,提出大数据资源调度下船舶网络信息加密传输系统设计。设计共分为4部分,分别为支持硬件设计、大数据资源调度数据的DES算法初级加密计算、传输数据的AES二次加密计算与调度算法的执行。通过4部分的功能完成系统的整体设计,并达到设计的功能要求。设计的可行性由仿真实验来完成验证。     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征，利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表，通过各类数据关联融合，提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库，采用Python语言编写代码，构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此，运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别，得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明，一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

基于大数据平台的能耗分析与管理系统

目前车辆牵引能耗与辅助能耗的比例缺少有效的基础数据,为此提出一种基于Hadoop平台的地铁能耗分析与管理系统。该系统可对地铁线路中各个列车的能耗记录仪记录的能耗数据进行采集并提供存储平台,同时支持对能耗数据进行的分析与监测,为车辆节能工作提供一种有效直观的考核工具。