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。     

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。     

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。     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

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。     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。     

基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

基于特征子序列修正的公交刷卡滞后时间推算

针对一票制公共交通IC卡刷卡系统存在的滞后时间问题,提出基于特征子序列修正的时差匹配推算方法。依托GPS车辆到站信息序列和刷卡聚类序列,分析首末站和中途站站间运行时间分布的差异化特征,分别从两序列中提取大时间差和连续小时间差等特征子序列;利用两种子序列间一对一或一对多的对应关系分别进行初步搜索和二次修正,兼顾匹配过程的效率和精度。将推算流程应用于山西省大同市公共汽车系统,结果显示,抽样车辆的刷卡匹配率均达到99%以上,并且针对不同类型的公共汽车线路具有较强的适应性。