基于FP-Growth算法的盾构掘进参数与隧道管片渗漏关联性分析

为研究隧道管片渗漏与盾构掘进参数之间的关联性,对关联规则中的Apriori算法与FP-Growth算法进行比较,选择FP-Growth算法作为文章研究使用的关联规则算法。选取关键掘进参数并对其数据筛选、划分及编码。采用FP-Growth算法,结合Matlab数据分析语言编程,挖掘基于掘进参数频繁项集的管片渗漏关联规则,分析关键掘进参数渗漏原理。依据渗漏频繁项集和渗漏规则,推荐4个关键掘进参数组合的预设范围,并应用在某隧道东线的盾构掘进中。结果表明,关键掘进参数组合优化后的成环管片发生渗漏的概率降低29.36%。     

基于大数据挖掘技术的车载自组织网络状态异常检测

基于主成分分析法与Apriori关联规则挖掘算法,提出一种利用大数据技术检测车载自组织网络(VANET)运行状态异常的方法。运用主成分分析法从大数据中挖掘出关键评估指标;针对关键指标采用并行关联规则模型,挖掘强关联规则,进而找出主要影响因素;基于历史数据和自组织人工神经网络预测方法,输入主要影响因素值,输出关键评估指标值。对评估指标值进行算例分析,利用VANET状态异常检测方法预测指标概率,结果表明,所提方法得到的预测值较仅使用人工神经网络方法准确性高。     

基于关联规则挖掘的车辆故障码分析

本文中基于车载诊断原理，将车载自诊断过程产生和保存的故障码（diagnostic trouble codes, DTC）分析与关联规则挖掘相结合，提出适用于挖掘故障码数据关联的改进FP-Tree算法，并根据得到的关联规则建立整车故障码关联图，将其应用于历史数据分析流程与车辆维修流程。挖掘数据中有趣关联规则，提供关联可视化结果；对维修过程读取的驳杂故障码进行分析，减小故障码复杂性，分析主要故障码，缩短基于故障码的检修时间，协助维修人员定位故障。     

BRT综合评价体系的关联规则挖掘分析

利用关联规则挖掘技术,对BRT综合评价体系中各评价指标与综合评价结果之间的关系进行量化分析,得到各评价指标的支持度和可信度,并采用Apriori算法找出BRT综合评价体系中满足最小支持度和最小置信度要求的强关联规则;根据各评价指标与综合评价结果之间关联关系所具有的可信度,判断BRT综合评价体系中各评价指标设置的科学性和各指标权值分配的合理性。应用实例表明,关联规则方法对于验证BRT综合评价体系构建是否科学合理具有重要意义。     

基于APRIORI-GBDT算法的沥青路面路表温度预测

为探讨沥青路面路表温度与气象因素之间的相关关系,实现路表温度变化趋势的准确预测,在使用Python平台清洗数据集中缺失和错误数据的基础上,利用关联规则挖掘算法(Apriori)分析了气象因素与路表温度之间的关联性。在识别出影响路表温度关键气象因素后,分别采用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、随机森林(Random Forest,RF)以及线性回归(Linear Regression,LR)等3种分析技术构建了以关键气象因素为输入量,路表温度为输出量的冬季沥青路面路表温度预测模型。结果表明:Apriori算法在关联规则分析上表现优异,且在最小支持度为0.003,最小置信度为0.8的条件下,识别出影响沥青路面路表温度变化的关键气象因素是气温、气压、露点温度和相对湿度;梯度提升树模型的温度预测效果优于随机森林和线性回归,均方误差小并一直稳定于1.5,与随机森林相比鲁棒性相对较高,拥有良好的泛化能力,在预测领域中具有良好的适用性。研究成果为机器学习相关算法在关联规则分析领域以及预测问题应用中提供了理论与实践依据。     

改进的关联规则挖掘算法及其在教育信息挖掘中的应用

利用数据挖掘的关联规则技术，可以从大量数据中发现有价值的规则。文章利用改进的Apriori算法对上海海事大学的教育信息数据库进行了挖掘，从中发现了一些有价值的规则，为学校的教育决策和教学管理提供了有指导意义的信息。文章还实现了大量规则的文本和图形可视化。     

基于Apriori算法对地面沉降影响因素的数据挖掘及分析

为有效利用盾构法施工过程中产生和积累的大量掘进历史数据、挖掘知识和信息,以优化掘进参数、控制地表沉降,采集某地铁相邻两区间的地面沉降数据及掘进参数,基于数据挖掘技术,通过对比优缺点,综合等宽离散和k-means聚类2种方法将数据离散化,并采用Aprioir算法进行关联规则挖掘。通过分析关联规则得到以下结论: 出土率、注浆填充率和俯仰角对沉降值影响较大,掘进速度和刀盘转矩对沉降值也有一定影响。根据数据离散区间和关联规则,给出穿越土层为圆砾和卵石时的注浆填充率建议值为185%~190%,注浆压力建议区间为0.16~0.22 MPa,同时建议俯仰角纠偏幅度宜平均每3环小于±0.2°。     

基于加权关联规则的交通事故分析

考虑到各种交通事故因素对交通事故属性本身的影响有轻重之分,基于传统的关联规则挖掘模型,提出了一种加权关联规则的模型,设计与实现了加权关联规则的挖掘算法,并应用到道路交通事故属性的分析中。     

高速公路入城段碰擦与追尾事故分析

高速入城段的车流混杂,驾驶环境复杂,交通事故高发,其中以碰擦与追尾事故为主。采集G2京沪高速公路上海入城段事故数据,以平均兴趣度作为最优指标,采用改进的关联规则Apriori算法挖掘高兴趣度的碰擦与追尾关联规则,发现碰擦、追尾事故与天气、车型、地点等因素关联较大。在上述基础上,基于支持向量机构建高速公路入城段的追尾与碰擦判断模型,输入所有事故因素组合,得出所有可能发生追尾与碰擦的因素组合。研究成果可为高速公路安全管理与事故预防工作提供理论支持,制定精准的交通安全改善措施和管理。     

浅析关联规则与Apriori算法在网上销售记录中的运用

网络销售会产生海量的浏览与销售记录,如何从这些海量的数据中去发现一些隐藏着的知识或者是能为销售者产生更大销售利润的信息呢？这就必须要用到数据挖掘的方法去发现这些隐藏的知识。本文通过关联规则与Apriori算法对浏览与销售记录进行数据挖掘,得到有用的知识,将之推荐给客户,最终提高网站的销售额。     

灰色关联分析在汽车主观评价数据处理中的运用

介绍了灰色系统及灰色关联分析的有关理论,探讨了运用灰色关联分析法处理汽车主观评价数据。应用示例表明了该方法是可行的,可以完成汽车主观评价数据的综合量化分析,并较好地提取了对标样车的载荷设计基准。     

基于标度化灰色关联理论的岩石黄纵尺寸效应研究

针对不同类型岩石在不同高径比尺寸下进行单轴抗压试验研究,运用经过数据标度化方法改进后的灰色关联分析法,对岩石横向和纵向尺寸变化对抗压强度的影响进行灰色绝对、相对以及综合关联分析.利用灰色理论分析得知岩石横纵尺寸变化在众多影响抗压强度的因素中十分重要,并提出了其关联分析及结果运用.研究得知完整岩石纵向尺寸变化对抗压强度影...     

基于灰色关联度与多元线性回归模型的客运需求预测

在分析客运需求影响因素的基础上,采用灰色关联分析相关理论,对影响中国旅客运输需求的各个因子进行分析,选出影响客运需求较大的因子,建立客运需求量与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型;通过实例运用,将回归模型预测数据与实际数据进行对比,预测精度在±8%以内,精度较高。     

基于动态时空特征关联规则的多种服务类型网约车补贴策略研究

为了帮助网约车企业研究时空特征与不同服务类型需求的关联规则,在不同时空特征下选择最优补贴策略;采用了Apriori算法对不同时空特征的多种服务类型需求进行关联规则研究;分析了不同时空特征下的企业与乘客博弈情况,基于关联规则结果制定补贴策略,实现精细化运营.首先,根据双边市场理论,对多种服务类型网约车在不同时空特征下的需...     

基于多源文本挖掘的城市交通舆情分析——以苏州为例

通过多媒体收集的各类交通信息构成了丰富的交通舆情,充分挖掘舆情中所蕴含的信息对宏观掌控交通问题的发展变化、制定全面的交通解决方案具有重大意义.基于网络论坛、热线电话及交通广播听众路况播报的文本数据,采用多种文本挖掘方法研究交通舆情价值.文本数据预处理后,利用SVM模型进行交通舆情主题自动分类,并通过对应分析探究不同数据源的舆情特点及其差异,基于Apriori算法利用关联规则分析关键词隐含的交通现象,另外,使用共现网络分析方法深入挖掘舆情所反映的交通问题及其随时间的变化.通过对姑苏区投诉数据和苏州交通广播微信路况数据的实证研究发现:姑苏区交通基础设施相关的投诉最多;通过不同渠道反映的舆情内容有明显差异;道路改造后,实施新的交通管理方案时会引发较多的争议和抱怨.此外,通过文本挖掘还发现了苏州市早高峰由西向东方向拥堵严重,晚高峰时各方向均较为拥堵的规律.      

钢筋混凝土简支梁的多目标可靠性稳健优化设计

为提高钢筋混凝土简支梁的可靠性和稳健性,运用可靠性和稳健优化设计的理论,建立了适合可靠性稳健优化设计的多目标模型。针对可靠性稳健优化设计的多目标模型多属于高维多目标优化问题,把灰色理论中的关联分析引入粒子群优化算法中,根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,提出了适合高维多目标优化问题求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到钢筋混凝土简支梁的可靠性稳健优化设计信息。     

基于关联规则挖掘的路段流量关系的分析

采用关联规则挖掘方法对路段流量之间的关系进行分析并结合模糊规则提取路段流量之间的模糊推理规则，从而由一个路段的流量可以推理其他路段的流量，这样便可以在路网流量预测算法中采用尽可能少的路段，从而达到系统降阶的目的。现场试验及仿真实验证明，本文所提算法的确可以实现系统的有效降阶，使得现有路网流量预测算法满足实际需求。虽然在一定程度上损失了预测精度，但这个损失仍然在可接受范围之内。     

高速公路养护机械配置方案综合评估

运用灰色关联分析和层次分析相结合的方法建立了高速公路养护机械配置方案综合评价指标体系，提出了高速公路养护机械灰色关联评价比选模型，同时结合实例说明了这种方法对养护机械配置方案综合评估的合理性。     

基于标度化灰色关联理论的岩石横纵尺寸效应研究

针对不同类型岩石在不同高径比尺寸下进行单轴抗压试验研究,运用经过数据标度化方法改进后的灰色关联分析法,对岩石横向和纵向尺寸变化对抗压强度的影响进行灰色绝对、相对以及综合关联分析。利用灰色理论分析得知岩石横纵尺寸变化在众多影响抗压强度的因素中十分重要,并提出了其关联分析及结果运用。研究得知完整岩石纵向尺寸变化对抗压强度影响大于横向尺寸变化,岩样抗压强度基本随着岩石横向尺寸及纵向尺寸的增大而成增大趋势。     

车辆事故关联规则的提取

章提出了对交通事故数据内在联系进行分析的一种新方法。在简要介绍关联规则提取技术的基础上，提出了车辆事故属性的概念．并进行数据建模，重点分析、阐述了车辆事故属性数据关联规则提取的算法,最后对该算法进行了验证。