考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤，一是压缩 AIS 数据，二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法，只考虑船舶轨迹的压缩形状，忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题，把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面，传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量，没有考虑船舶轨迹的其他维度，针对此问题，提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量，引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法，实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究，并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明，利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况，相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

公交惯常出行与随机出行的时空分布差异

差异化和精细化的公交服务要求城市管理者和公交运营者加深对公交出行变异性的认识。本文将公交惯常出行定义为乘客个体多次在同一时段或空间乘坐公交的行为，随机出行的定义与之相反。利用厦门市30天连续的常规公交数据，使用DBSCAN算法对出行天数在10天以上的高频乘客进行划分，用核心点来表征惯常出行，用非核心点来表征随机出行。结果表明有78.70%的出行在时间上具有稳定性，有72.32%的出行在空间上具有稳定性。研究结论凸显了公交高频乘客也具有随机出行，且随机出行的统计特征和时空分布与惯常出行有较大差异。研究结论可以应用于个体时空模式挖掘、乘客人群划分、定制公交线路制定、公交差异化服务设置等方面。     

基于特征熵权与样本加权的大跨桥梁多车道交通荷载聚类模型

为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要，研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先，基于实测交通流数据，按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本，选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征；其次，改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性，即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性，同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值，以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响；最后，通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载，分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明：改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上，对交通流状态划分具有良好的适用性；通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显，其占有率也大不相同，同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好；同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大，其变异系数均在0.2以上，尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后，这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有效、准确的，对相关大跨桥梁结构安全及耐久性评估有一定的参考价值。     

基于BIM和AI技术的铁路桥梁智能布跨研究

针对我国铁路桥梁占比高、标准构件应用范围广、孔跨布置作业繁重的特点，将建筑信息模型（BIM,Building Information Modeling）与人工智能（AI,Artificial Intelligence）技术相结合，进行桥梁智能布跨研究。文章根据桥梁布跨原则，基于信息集，选用Q-Learning算法对Bentley平台二次开发，形成了一套完整的可视化桥梁布跨方案。验证结果表明，该方案可应用于一般铁路桥梁设计中，并从设计层提高BIM数据应用深度与广度，提高桥梁布跨工作效率与质量。     

基于DSRC的车辆防追尾预警算法CSCD

为弥补传统防追尾预警算法在兼顾虚警率与及时性方面的不足,提出一种新的基于前方车辆的防追尾预警算法。利用专用短程通信技术(DSRC)实现车车之间的信息交互;通过安全车距预警模型计算临界安全车距,自车车载单元(OBU)利用自适应广播算法将安全情况信息发送给前车OBU;通过运用移动节点轨迹的生成工具(Vanet Mobi Sim)和面向对象的网络仿真器-2(NS2)进行联合仿真分析,以及主动安全系统开发工具Pre Scan与Matlab/Simulink进行联合仿真分析。结果表明:自适应广播算法的可行性和有效性得到验证;预警算法较好地解决了传统预警算法在虚警率和报警及时性方面的矛盾,这对发展与完善汽车防追尾预警系统具有重要意义。     

最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用

为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明： 主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。