基于决策树的水火弯板焰道点判定模型研究

目前,船体外板的制造主要是通过水火弯板工艺实现,而焰道的生成作为水火弯板工艺过程中的核心而备受关注。但由于钢材变化复杂,影响因子众多,难以得到有效的焰道。通过建立决策树模型来对钢板材料上的点进行对焰道点和非焰道点归类判定,进而得出可用于生成焰道的焰道点。实验表明,该模型对待测点的归类正确率达87.6%,能够对焰道点进行有效的判定和归类。     

基于多源数据的公交客流规模关联分析

分析公交客流规模的关联因素,梳理与公交客流规模有关的关联规则,有助于决策者把握整体态势、定义现状问题、细分问题类型。本文以深圳市为案例,以交通小区为分析单元,基于公交IC卡数据、人口数据、兴趣点数据、电子地图路径规划数据、微博签到数据等多源数据,从建成环境、人口密度、公交线网设施、交通可达性等维度,定量地表现影响公交客流规模的关联因素。通过构建决策树模型,揭示公交客流规模与关联因素间的映射关系,提取与公交客流规模有关的关联规则。研究结论为基于多源数据的公交客流规模评价方法提供了一种新的思路,也为公交线网规划提供了决策支持工具。     

基于改进的模糊决策树ETC系统客户欺诈分析研究

随着我国ETC系统的普及，对其进行管理成了急需解决的问题，因利用电子标签和智能卡进行欺诈的行为将给高速公路管理部门带来了极大的损失。介绍了一种改进的模糊决策二叉树模型。即采用最优分割熵方法确定最优割点来对数据模糊化，引入模糊数学中的不确定性理论，依据分类的不确定性建造树，生成规则，在此基础上利用规则匹配的方法检测任意的样本数据是否为欺诈数据。     

水泥混凝土路面修复对策选择方法

本文分析了水泥混凝土路面修复方式选择的过程，在大量调查基础上，筛选了12种水泥混凝土路面修复方式典型对策，分析了各种修复方式的技术适用性，提出了基于决策树的修复方式选择方法，这种方法较好地反映了工程师的经验，体现了较好的技术合理性，为路面修复方式的选择提供了依据。     

决策树法在施工合同管理中的应用

决策树法是投标决策阶段常用的一种定量分析方法，但在施工阶段应用较少，此文介绍它的操作原理，并举例阐述在项目实施阶段合同管理方面的应用。     

公交信息的乘客光环效应

光环效应是一种特殊的非理性心理现象，可利用其改善公交乘客的满意度.本文认为显著维度光环效应指标除了满足对总体满意度作用系数最大外，还应新增 3个基本特征，据此提出了一种新的基于多个特征的显著维度光环效应指标辨识方法，克服了单个特征有时错误识别的缺陷.基于 2017年武汉市公交乘客满意度数据，利用双因素和决策树法辨识潜在的显著维度光环效应指标，缩小辨识范围.利用各分项满意度指标的影响人群比例，评分均值与总体满意度关系，对总体满意度的作用系数，评分方差等精确辨识了显著维度光环效应指标. 研究发现，公交信息服务对 55.42%的乘客具有反向光环效应.改善公交信息服务可显著提高不满意乘客的满意度.     

数据挖掘技术在电信欠费客户流失中的应用

本论文针对xx电信客户流失中的欠费流失客户进行初探。先采用OLAP技术对整个欠费流失的主题进行分析,后应用数据挖掘中的聚类分析算法对欠费流失用户流失前5个月消费行为(话务量、收入、欠费金额)的趋势和年龄、在网时长进行分析,对所聚出类进行解释,最后采用决策树对离散化后的变量进行分析,以此得出结论。     

数据挖掘及其应用和发展

在介绍数据挖掘技术的基础上,讨论了数据挖掘的产生、定义、功能和可以挖掘的模式类型,讨论了数据挖掘的实施过程,分析并给出了实施有效挖掘的具体步骤,重点分析了其过程中的技术手段和核心环节。简要介绍了当前流行的数据挖掘系统,并且指出了现阶段数据挖掘技术的具体应用,最后提出了数据挖掘研究今后的发展趋势。     

公交信息的乘客光环效应

光环效应是一种特殊的非理性心理现象，可利用其改善公交乘客的满意度.本文认为显著维度光环效应指标除了满足对总体满意度作用系数最大外，还应新增 3个基本特征，据此提出了一种新的基于多个特征的显著维度光环效应指标辨识方法，克服了单个特征有时错误识别的缺陷.基于 2017年武汉市公交乘客满意度数据，利用双因素和决策树法辨识潜在的显著维度光环效应指标，缩小辨识范围.利用各分项满意度指标的影响人群比例，评分均值与总体满意度关系，对总体满意度的作用系数，评分方差等精确辨识了显著维度光环效应指标. 研究发现，公交信息服务对 55.42%的乘客具有反向光环效应.改善公交信息服务可显著提高不满意乘客的满意度.     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。