基于关联规则挖掘算法的规则发现系统的设计和实现

关联规则挖掘算法是告警相关性分析获取规则的重要方法.针对综合网络管理系统中告警相关性分析需自动获取规则的需求,提出一种基于该算法的规则发现系统模型,并进行具体方案的设计与实现.在算法上引入加权和序列模式的思想,力求保证系统的挖掘质量,使挖掘规则符合实际需求,适应电信网络不断变化的需求.     

ARIMA模型在HIS预测中的初步研究

时间序列预测分析在医院信息系统中具有广泛的应用前景,而ARIMA模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法.介绍利用ARIMA模型发现时间序列模式的方法,并应用于医院时序数据预测,为管理层提供决策依据,完善医院信息系统.     

铁路BIM设计系统中的大数据渲染技术研究

研究目的:针对铁路多专业集成BIM设计系统因大数据渲染效率低下出现的响应迟缓和用户界面停滞问题,研发CPU预剪除技术。通过CPU计算剪除一部分不需要渲染的铁路BIM设计模型,减少后续GPU计算需要处理的数据量,优化CPU和GPU的计算负载,达到提升系统运行速度、减少系统响应时间的目的。研究结论:(1)基于铁路BIM模型的空间分布规律,应选择使用R-树空间索引实现CPU预剪除;(2)在大饭铺至马栅铁路线BIM设计实验中,采用基于R-树空间索引的CPU预剪除技术后,铁路BIM设计系统的渲染效率提升幅度达170%~210%;(3)基于R-树空间索引的CPU预剪技术能够有效缓解铁路BIM设计系统中的大数据渲染压力;(4)该研究结果可应用于铁路多专业协同设计领域。     

基于铁路客票分析的序列模式挖掘

就数据挖掘中的两种模式:关联规则和序列模式的概念和作用进行了探讨,对序列模式挖掘用程序流程的方式加以说明;并基于铁路客票分析,讨论了实现效果.     

基于区域增长的LiDAR点云数据DEM提取

机载Li DAR系统能够快速获取数字表面模型,通过滤波处理,可以获取数字高程模型(DEM)。提出一种从机载Li DAR点云数据获取DEM的方法,首先对点云数据建立网格分块索引,然后逐行逐列按照一定的间距选取地面点作为种子点,使用区域增长算法增长地面点,获得地面点集,最后通过逐点内插生成DEM。选取机载Li DAR数据进行实验,结果表明该方法得到的DEM质量较高。     

基于编辑距离的结构模式方法

以文字序列为研究对象，探索构建结构模式的方法，提出一种基于编辑距离的结构模式发现方法。该方法引入编辑距离对序列予以分类，认为在类中心附近的序列可以通过子结构规约到类中心，特征结构蕴藏在编辑序列中。然后对获得的上下文无关编辑操作引入伪上下文相关，再根据文法特征分裂和根据距离特征合并，在大量数据的基础上提取出结构模式。     

基于竞争失效模式的发送器和接收器的故障分析

通过收集ZPW-2000A轨道电路的发送器和接收器的现场返修数据,对发送器和接收器的常见故障模式进行分类统计,使用"竞争失效模式"的方法对其分别进行分析,提出一些改进的建议.并选取二参数威布尔分布作为可靠性模型,采用线性回归的方法进行模型的参数估计.     

基于时间序列方法的网络信号传输时延预测

针对铁路信号在传输过程中存在时延与丢包,导致整个系统的控制性能下降甚至不稳定的问题,提出一种新的延时预测算法,首先用时间序列方法建立网络时延的状态空间模型,然后通过Kalman滤波方法对时延进行在线估计,得到延时预测值.仿真实验结果表明,该方法对传输时延具有预测效果,保证了较好的实时性.     

一种基于人脸序列模式的机车驾驶员疲劳检测方法

驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。%     

基于客流预测的铁路旅客列车票额智能分配方法

以全路客票发售与预订系统中的客票数据为基础,将列车发售的客票数据转换成客运量时间序列数据,采用基于改进的移动平均时间序列分析法,实现列车逐日分席别的站站客流预测.综合考虑票额裂解因素、票额保护因素和客流培养因素,建立站间票额数量调配模型;以站间的票额分配数裂解票额时使用的长途票额最少为目标函数,建立席位占用优化模型;由这2个模型组成票额智能分配模型,通过模型求解得到票额预分方案.实例应用结果表明,采用该方法可以实现票额的自动、快速、合理、有效地按需分配,目前该方法已应用于中国铁路客票发售与预订系统.     

基于关联规则挖掘的调车作业事故原因分析

数据挖掘技术在各行各业得到广泛的应用,铁路调车作业的安全是铁路系统中非常重要的方面,将数据挖掘技术中的关联规则挖掘运用到调车作业事故原因分析当中,能够找出事故因素之间的联系,管理部门可根据分析结果,有针对性地进行整改,以提高生产效率和降低调车事故发生率.     

地铁区间矿山法大断面隧道内轮廓参数确定方法

地铁区间线路往往设有联络线、停车线等线路。这些区间的线路变化复杂处的隧道可能出现矿山法大断面结构形式。从限界要求出发,介绍了确定矿山法隧道内轮廓的要点,采用勾股定理法确定内轮廓上部圆弧,并针对几种不同的内轮廓进行解析,计算分析其优劣,得到以下结论:仰拱半径越小,整体结构受力越有利,但开挖及回填面积都将增大,结构经济性指标降低;建议矿山法大断面隧道内净高与净跨之比约为0.7~0.75,仰拱半径与隧道净高之比约为1.35~1.45。     

基于模糊聚类的数据挖掘方法与应用

系统聚类法中常用的是最小距离法、最大距离法、重心距离法和类平均距离法等,这些方法都是定义一种类与类之间的距离来进行聚类的,但在有些情况下其聚类结果不唯一.利用模糊关系矩阵,给出一种新的基于模糊聚类的方法,并将这些技术应用到处理地质图型数据的数据挖掘工作中,得到可行性验证.     

盾构法和浅埋暗挖法结合建造地铁车站模型试验的方案设计

以北京地铁通用乙级车站为例,为了对盾构法和浅埋暗挖法结合建造塔柱式地铁车站施工过程进行模型试验,设计模型试验方案。方案为:采用的几何比为1∶10,材料容重比为1∶1;模拟对象为由每侧3个塔柱和2个横通道组成的隧道,模型尺寸为6.5 m×1.8 m×2.88 m,采用清华大学三维地质力学模型试验台架;模型介质材料分别模拟地表杂填土层,粉质黏土、粉土、粉细砂互层和车站隧道底部的卵石圆砾层;在模型内部适当位置布设量测仪器,进行车站隧道周围土体位移、盾构管片收敛变形和切向应变、立柱支撑和预应力钢筋上的应变等的量测;模型采用容重控制法制作,总重约60 t;开挖过程和支护系统按照实际施工过程进行详细模拟。采用设计的模型试验方案进行施工,能够保证车站洞室在整个施工过程中的安全和稳定。     

铁路客运量数据挖掘预测方法及应用研究

在分析铁路客票数据特征的基础上,提出采用分段模糊BP神经网络对铁路客运量进行数据挖掘预测。通过对铁路客票数据的分段处理,提高了网络学习的收敛速度和预测精度,并在MATLAB环境下建立了分段模糊BP神经网络模型,在仿真试验中各分段的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明了分段模糊的数据处理方法是有效的;同时,预测的客运量和实际客运量数值非常接近,说明分段模糊BP神经网络得到的数据挖掘预测模型对铁路客运量有很好的预测效果,该预测模型可信,为预测铁路客运量提出了一种新思路。     

采用数据挖掘的入侵检测技术研究

基于数据挖掘的入侵检测系统由于其采用数据挖掘技术,成为下一代网络安全防护研究的热点.在数据挖掘技术中,聚类分析是一种重要技术,作者将信息熵理论应用到入侵检测聚类问题中,并通过以部分精度换取聚类高效实现的方式,结合统计的手段实现网络数据包信息的高效聚类.     

多个企业运营的城市轨道交通换乘与定价模式研究

城市轨道交通引入多元化投资的方案,带来了一个城市的轨道交通由多个企业建设和运营的现象。多个企业运营下的城市轨道交通的换乘和定价模式成为人们关注的焦点。提出了多企业运营的城市轨道交通的三种换乘模式和两种定价模式,并对其进行分析,建立了以票务收入最大化为目标的定价模式选择模型。建议多企业运营的城市轨道交通采取"不出闸机、一票换乘"的换乘模式。多企业运营的城市轨道交通可在换乘模式确定的情况下选择合适的定价模式,以平衡企业收益和乘客利益。     

基于多Agent的铁路客票数据挖掘系统的研究

根据铁路客票数据存储量大且组织分散的特点,利用多Agent的智能性、协作性、互操作性等良好特性,引入多种Agent,构建了一个基于多Agent的分布式客票数据挖掘系统.该系统有效的解决了数据的分布性和隐藏复杂性问题,且使系统具有较好的模块化和可重用性.     

基于HMM在电机故障诊断上的研究

提出一种基于隐马尔可夫模型的方法用于故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法,通过对电机的电压电流信号进行特征提取和分析,构建电压电流空间模型,并且每个模型可以作为一级,每一级可以提高其判断的准确度,而HMM模型用做一个故障分类器来使用,相比于自适应模糊推理方法（MLFF）和多层前馈网络法（ANFIS）,其准度有了很大提高,并且减少了计算。通过对不同故障诊断实例阐述了基于HMM的故障诊断方法的有效性和可行性。