基于多源数据的南昌市岗位类型与出行特征研究

就业岗位是交通需求建模的基础数据,包括不同类型岗位的空间分布及其出行特征.将手机信令大数据与"三调"用地数据、交通模型、"七普"数据、年鉴数据等进行融合分析,实现信令大数据中职住数据、出行数据的精细化扩样及其与地块性质的关联,并进一步对各类就业岗位的出行特征进行研究,包括岗位密度、交通吸引率、通勤距离、通勤速度、交通强...     

湖北省中高职衔接应用电子技术专业调研及思考

对湖北省电子信息相关企业进行调研并得到电子技术应用专业中职生以操作工为主体就业岗位,应用电子技术专业高职生以维修工、调试工为主体就业岗位。对湖北省中职学校进行调研得到存在生源不足、教学条件差、学生认可度有待提高的问题;对湖北省高职学校进行调研得到高职急需补充中职毕业生生源、中职毕业生就读高职意愿很高的结论。提出了构建中高职衔接的应用电子技术专业课程体系的思想和方法。     

大数据背景下重庆市综合交通模型维护升级

利用传统交通调查数据开展交通模型维护升级工作存在抽样率低、样本量小、人工成本高、精度低、实施难度大等多种现实问题.在大数据技术不断更新完善的背景下,有必要探索新的模型维护升级技术和方法.首先,阐述重庆市交通大数据的发展历程、数据类型、数据采集与数据格式.其次,在重庆市综合交通模型的框架结构中,分别利用大数据资源探索公共汽车线网的构建、各等级道路流量延误函数标定、常住人口和就业岗位分析、出行分布特征分析和公共交通出行需求分析等相关技术方法.最后,以重庆市综合交通模型的应用实践成果验证模型的可靠性和准确性.     

基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究

利用大数据平台对多源大量数据进行实时计算处理的优势,考虑具有载重限制、运输路径限制且带时间窗限制的路网中物流配送车辆路径问题,建立以配送时间最短和配送成本最低为目标的数学模型.构建大数据下的多源信息分析处理平台构架图以获取实时交通信息,根据实时路况环境,对配送车辆的路径进行优化.通过利用大数据平台Hadoop中的MapReduce编程模型进行遗传算法并行化设计并求解.结果表明:利用大数据平台进行遗传算法并行化设计能有效求解多目标配送车辆路径问题,创新性地对车辆路径问题进行研究,具有解决实际问题的积极意义.     

基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

为提升城市交通治理水平,基于大数据技术获取广州市62个交通分区的拥堵指数、人口密度、就业密度、职住平衡率等9个指标数据,采取归纳法将各指标归纳为设施不便利程度、人口岗位综合密度、对外分布影响因子、过境交通因子四大综合指标,利用SPSS软件分析交通拥堵指数与四大综合指标的关联性.结果表明,交通设施越不便利、人口岗位综合密...     

大数据对NBA赛事的影响

运用文献资料法等对大数据技术在NBA联赛中的应用进行分析研究.研究结果表明:2005年NBA球队开始使用大数据技术,2016年NBA全明星赛,联盟使用了Free D全角度回放技术,给球迷带来了更完整角度的视觉感官体验.NBA球队利用大数据技术提高球队的训练质量,更加精确地衡量球员的价值,重新定义了NBA选秀球员价值,裁判们运用大数据技术使比赛更加公平公正.同时,我们不能过份依赖大数据,要理性对待大数据对NBA赛事的影响.     

数据融合技术在GPS数据处理中的应用

通过对GPS数据的处理,可以很方便的得到道路车速的统计值,但存在比较大误差,所以利用GPS数据分析道路车速之前,要对其做预处理来提高数据的可信度.根据数据融合的基本原理以及GPS数据的特点,本文采用了数据融合技术中的关联检验方法来对GPS数据进行处理.文章介绍了数据融合技术以及关联检验方法,最后以对上海大众出租汽车公司提供的出租汽车GPS数据的处理为例,讨论了关联检验在GPS数据处理中的应用.     

大数据背景下的交通模型发展思考

将传统交通调查和模型与新的信息技术相结合,根据大数据的特征改进交通模型的方法体系,是交通模型发展面临的极大挑战.分析交通大数据对交通模型研发的促进作用,特别是在人口及就业岗位分布、综合交通网络数据和基于交通调查的模型参数等核心数据方面的支撑作用.从相关定义、市场细分以及信息完整性三个方面阐述大数据与交通模型的一致性问题.深入讨论应用大数据改进交通调查技术、4D模型研发、出行分布目的地选择模型、轨道交通出行接驳模型、出行成本校核等交通模型关键技术.通过对比大数据和交通模型的决策分析过程,指出大数据与交通模型互动发展的途径.     

一种基于GPS和IC卡数据的城市公交出行分布推算方法

城市公交规划、管理工作迫切需要信息化技术给予定量的决策数据支持.公交出行分布数据通常基于居民出行调查获得,然而因其调查代价巨大不能作为常态化调查手段.短期的公交线网调整工作更依赖于现状的公交出行分布需求,本文由此提出了一种利用公交GPS和IC卡(含老年卡)数据推算现状公交出行分布的实用方法.当前在大城市常住人口使用IC卡作为公交支付手段已得到相当普及,采用基于车载GPS和乘客IC卡记录能够推断得到全日公交OD数据并用于公交出行量回归模型的标定.模型检验通过后,可结合人口数据和就业岗位资料用标定模型计算以投币作为主要付费方式的流动人口公交OD;叠加两部分OD得到完整的城市公交出行分布结果.该模型的有效性通过2010年郑州市综合交通调查实践得以验证,对其它城市具有借鉴意义.     

珠三角地区数控技术专业人才需求调研与分析

通过对珠三角地区的一部分大中小型企业的数控人才需求进行调研,在真实而且丰富的调研数据的基础上,整理分析后,获得珠三角地区数控技术专业人才的需求量,并包括当前各个数控岗位的热门程度,以及企业对数控类学生的各方面提出的要求．期望通过这样的一个调研分析能对数控技术专业的办学、就业等方面具有一定的指导意义。     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

面向气动性能的高速列车头型多目标优化设计

将气动阻力和气动升力作为优化目标,对高速列车头尾几何外形进行多目标优化设计.选取列车头尾横向、纵向、垂向三个方向共8组节点位置作为设计变量,利用网格变形技术得到需要进行仿真的样本.采用Fluent软件对3节编组高速列车在明线上运行的周围流场进行仿真计算,并得到其气动阻力和气动升力特性.通过响应面方法构造这两种气动特性对设计变量的响应关系,对其进行多目标优化设计得到优化后的列车外形,其气动阻力降低13.66％,且气动升力有效减小至1.46 N.     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

基于工作过程的道路桥梁工程技术专业课程标准研究

课程标准建设是当前示范院校重点专业建设面临的一个实际问题,决定了人才培养目标的实现。基于公路桥梁建设过程,以企业调研与岗位分析为基础,创新道路桥梁工程技术专业课程标准的建设,供同行相互交流与借鉴。     

基于深度学习的文本情感分析并行化算法

在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码（semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE）文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题. 因此,提出采用并行化处理框架,在大训练集情况下,基于“分而治之”的方法,先将数据集进行分块划分并将各个数据块输入Map节点计算每个数据块的误差,利用缓冲区汇总所有的块误差,Reduce节点从缓冲区读取这些块误差以计算优化目标函数;然后,调用L-BFGS （limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法调整参数,更新后的参数集再次加载到模型中,重复以上训练步骤逐步优化目标函数直至收敛,从而得到最优参数集;在测试集大的情况下,模型的初始化参数为上述步骤得到的参数集,Map节点对各句子进行编码得到其向量表示,然后暂存在缓冲区中;最后,在Reduce节点中分类器利用各语句的向量表示计算各自语句的情感标签. 实例验证表明:在标准语料库MR （movie review）下本文算法精确度为77.0%,与原始算法的精确度（77.3%）几乎相同;在大数据量训练集下,训练时间在一定程度上随着计算节点的增加而大量减少.      

矿区土地复垦管理信息系统的建立与研究

本文对利用地理信息系统进行矿区土地复垦的重要性进行了分析,完成了矿区土地复垦管理信息系统的建立目标、系统结构设计和系统功能设计,并选择了适合矿区土地复垦的适宜性评价模型和土地复垦优化模型,最后,利用组件技术进行地理信息系统的开发,建立了矿区土地复垦管理信息系统.实践表明,矿区土地复垦信息系统可以实现对矿山数据的有效管理,通过对各种数据的综合分析以及模型的选择,可以为土地复垦提供必要的基础分析资料,提高土地复垦规划的效率.     

基于职业能力培养的高职《汽车机械基础技术应用》项目课程开发探讨

文中从汽车服务高技能人才知识能力需求出发,对高职汽车运用技术专业人才岗位、能力及知识要求进行分析,论述《汽车机械基础技术应用》项目课程开发设计思路及课程内容组织方案,重点突出学生职业关键能力的培养,达到高职技能型应用人才培养目标.     

基于多传感器数据融合的目标分析

声场环境复杂,易引起单个声传感器所获得数据的不确定性,利用数据融合方法可以解决目标分析中信息的不确定性问题.文中建立了适合工程实用的基于多传感器数据融合的目标分析模型,利用该模型对三维情形下舰船通过过程进行了仿真.该方法的应用实现了对多传感器信息的优化利用,取得了较满意的结果,证明了模型的有效性.     

多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究

由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰.为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了“重庆主城区交通诱导示范工程”项目,将多源交通信息数据融合技术作为项目研究的重点,采用数据融合技术对多源交通信息数据进行处理,通过判别算法实现对道路交通状态的实时判别,并利用VMS、WEB等多种形式进行道路交通状态的发布,从而实现对主城区路网交通流进行策略性分流的目标.     

铁路带状测区GPS高程转换方法的研究

研究利用GPS技术间接获取正常高，对铁路测量具有非常重要的实用意义。用BP人工神经网络，对京沪高速铁路某段实测GPS大地高程数据进行了转换计算，得到了比较高的转换精度，结果也是稳定的。经过与其它常用方法进行对比，表明利用人工神经网络进行带状测区GPS大地高到正常高的转换计算是可行的。