基于动态时间调整的时空图卷积路网交通流量预测

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度, 本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络 (TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征; 引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网 中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节 点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明：TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN (Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。     

轨道不平顺历史数据里程偏差修正研究

轨道不平顺历史数据之间存在里程偏差,若直接用于轨道不平顺劣化趋势模型必将导致其预测精度低的效果,从而增加轨道预防性维修的难度。因此,解决轨道平顺状态检测数据之间的里程偏差问题是实现预防性维修的前提。既有研究假设里程偏差为常数,实际上里程偏差随机产生且随着里程增加而累加。研究建立基于钢轨接头匹配的不平顺数据里程偏差修正模型,从轨检仪右高低原始弦数据中使用均一阈值提取出钢轨接头,对齐两段数据上提取到的所有钢轨接头后利用Dynamic Time Warping(DTW)算法,修正检测数据之间的同一相邻两钢轨接头之间的不平顺指标,修正后的检测数据相关系数约为0.98,保证了历史数据运用的可靠性。     

基于动态时间弯曲的多模板匹配车型分类

针对环形感应线圈采集数据的特点,讨论一种基于动态时间弯曲(DTW)算法的车型分类新方法。由于采样波形与车速、车辆自身结构以及其通过线圈时的相对位置有关,导致实际同类车辆波形存在伸长、压缩,甚至波形残缺不全或局部振荡等复杂情况。为此,本方法首先对样本数据进行降噪滤波,补齐不完整信号等预处理;熟后结合DTW方法和最优聚类分析原理选取同类车型的多个模板,综合考虑误纳与误拒情况,可降低单模板匹配存在的误拒率;最后利用DTW算法和多个分类区分度指标进行多模板匹配,得出分类结论。论文仿真部分以一类车型为例,分析了本文方法与其他方法比较存在的优势。     

基于DTW的在线手写签名验证算法

提出了一种基于DTW匹配的以签名能量为特征的在线手写签名验证算法．在线签名验证包括数据采集、预处理、特征提取、匹配判决等部分．侧重签名能量特征提取方法的研究．基于Daubechies小波的方法对签名波形进行分解，提取签名波形在跳变点的能量，抽取15个具有较大能量的跳变点．经DTW比较后，提出了一种新的分类算法．实验表明，对于随机伪造签名，当误拒率为0％时，误纳率小于9％．     

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联机连续文本识别是字符识别技术领域中新的研究方向.基于分层构筑法(Level-Building, LB)和动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)建立了面向连续手写文本识别的手写部件识别器。将部件看作笔段和连续文本的中间模式，根据手写文本的特点建立了由484个手写部件构成的部件集.提取笔段的长度、角度等特征用于LB中每一层的DTW网格匹配中.测试样本包括6763个汉字和303个连续手写文本.实验结果表明手写体部件集能够有效地支撑笔段和连续文本之间的联系，串识别率达到86.47%。     

基于大货车GPS数据的轨迹相似性度量有效性研究

目前,中国货车上全球定位系统(GPS)的强制安装,使得利用包含时间、空间和速度等信息的货车轨迹数据来研究货车运行模式成为可能。基于距离的轨迹相似性度量算法,采用全国道路货运车辆公共监管与服务平台获取的货车GPS轨迹数据,对比分析其在货车轨迹模式识别中的应用。选用文献中最常用的4种基于距离的轨迹相似性度量算法,分别为离散弗雷歇距离(DFD)、动态时间规整(DTW)、最长公共序列(LCS)和实序列编辑距离(EDR)。试验结果表明:当使用二维地理空间轨迹数据(即经度和纬度)时,4种基于距离的轨迹相似性度量算法都能很好地对相似轨迹进行分类(正确率均高于85%),这与现有文献的结论一致。虽然一般认为二维轨迹相似性算法可以直接应用到多维轨迹数据,但是解决具体问题时可能出现的误差以及各种轨迹相似性算法的适用性仍然不确定。目前几乎没有文献对三维及其以上的多维轨迹数据进行实例分析研究,因而,通过相同路线上的三维GPS货车轨迹数据(包括经度,纬度和速度)对4种基于距离的轨迹相似性度量算法进行验证。将第3维速度加入到二维空间轨迹上后发现LCS算法对基于地理空间轨迹的速度模式分类效果优于其他3种基于距离的轨迹相似性度量算法。这说明运用LCS轨迹相似性度量算法来识别基于三维GPS轨迹的货车运行模式是可行的,LCS算法在货车运营管理等方面将有很大的应用潜力。     

一种基于交通流模式的扇区运行容量计算方法

扇区容量是空中交通运行管理的基础性参数,目前主要通过管制员工作负荷来评估,由于主观性强、时效性差,只能应用于战略流量管理中.本文尝试从实际雷达数据出发,建立一种新的扇区运行容量计算方法.首先,通过分析雷达数据及交通流特性,将扇区交通流按一定原则划分成5 种标准模式,然后利用DTW算法对选取测试序列进行模式匹配,最后统计该模式下扇区最大流量,并定义其为扇区的容量值,从而求出扇区的运行容量.该方法克服了从分析管制员工作负荷入手的主观容量评估面临的障碍,有望成为支持新一代空管系统基于性能运行的关键技术.