基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。     

基于层次灰色模型的铁路技术创新绩效综合评价

运用技术创新基本理论,结合铁路技术创新实际,从效益(经济、社会)增长、市场状态(市场份额、市场营销)改善和创新主体素质(技术装备水平、管理水平)提高3个方面建立了评价铁路技术创新绩效的多级指标体系。将层次分析法(AHP)和灰色系统理论结合起来建立了层次灰色评价模型(HGM),运用该模型对铁路技术创新绩效分别从整体和分项进行了综合评价,得出:铁路技术创新绩效绩优度为“一般”,其主要原因在于铁路运输市场状态改善中市场份额扩大程度较低。实证分析结果表明:改进层次灰色评价法(层次灰色评价模型)为一种评价铁路技术创新绩效的有效方法。     

全国水运货运量预测的灰色系统模型

介绍灰色控制系统的基本理论，并给出了全国水运货运量预测的GM（1，1）模型，可供水运部门制定规划时参考。     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。     

灰色层次分析法在舰船中水回用方案优选中的应用

[目的]为解决舰船中水回用方案优选过程中决策影响因素多,且因素无法完全被量化和排序的问题,有必要建立科学合理的方案优选评估模型。[方法]基于灰色层次分析法及德尔菲法构建舰船中水回用方案评价指标体系的层次化结构,采用白化权函数的灰色评估方法对各评估要素进行量化,开展不同方案的综合评估。[结果]分析及计算结果表明,采用灰色层次分析法得出的综合评估结果合理,层次总排序的一致性检验满足指标要求。[结论]灰色层次分析法可以在专家评判的基础上,综合采纳各方面的意见,降低评判的随意性和主观性,提高方案选取的科学性和合理性,适用于对舰船中水回用的多方案、多目标系统设计进行优选决策。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价

为了更好地促进绿色铁路建设,进而促进国家实现建设资源节约型环境友好型社会的目标,必须对施工阶段铁路的节地与土地资源保护措施进行评价。通过研究相关技术标准及铁路施工特点,建立一套完善的铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价指标体系。然后,利用三角模糊数层次分析法确定各指标权重,应用灰色聚类法确定评价指标体系的综合绿色等级。最后,结合实例证明三角模糊数层次法与灰色聚类法结合可以对铁路绿色施工节地与土地资源保护措施进行很好的评价,并能找出铁路施工阶段节地与土地资源保护的不足之处并进行改进。     

高速公路路线方案优选模型及其应用

利用灰色物元分析法,建立高速公路路线方案的优劣排序模型,对各路线方案进行多因素综合评价,为择优选择路线方案提供一种科学的评价方法。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.