基于灰色聚类的交叉航路拥挤识别方法

为了减轻空管人员对交叉航路拥挤态势的认知负荷,针对现有空中交通拥挤识别方法的局限,根据交通拥挤的形成过程,提出了基于飞入、飞出交通量的交叉航路拥挤定义;在此基础上,提出了交叉航路拥挤度量指标,即滞留度指标、汇聚度指标和当量交通量指标,建立了交叉航路汇聚度模型,以及基于灰色聚类的交叉航路拥挤识别方法.交叉航路仿真运行数据的验证结果表明:交叉航路拥挤态势是其宏观动态特征和微观复杂特征相互作用的结果,本文方法识别的准确率达到90%,且计算过程简单可行.      

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

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 FareCollection)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。     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法.结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果.以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟.对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果.     

城市移动源排放特征及减排对策

为研究城市高时空分辨率移动源排放特征,以淄博市移动源污染物CO、HC、NO_X、PM为研究对象,基于本地化排放测算模型,利用自主开发的移动源调度指挥系统平台中的溯源分析系统,分别进行不同燃料类型、车型、排放阶段的污染物分担率分析;最后依据淄博市移动源排放情况从油-车-路三方面提出减排建议,利用数字化预测技术手段逐步建立对高排放移动源的全监控网络,实施主动化监管。研究结果表明,轻型客车和重型柴油车分别以保有量大和单车排放因子高成为淄博市高排放道路移动源;叉车和挖掘机以在线数量高成为非道路移动源中高排放机械,机械在线数量与排放分担率具有较强的正相关关系。     

基于遗传算法的高效聚类挖掘新算法

提出了一种基于遗传算法的聚类数据挖掘新算法，并在某钢铁集团CIMS工程的销售管理系统中成功进行了应用，新算法与已有算法进行了对比研究。新方法对其他类似的实际应用也有参考价值。     

基于层次聚类的改进FCM算法

针对基本FCM算法只适用于球形或者类球形数据分布的特点,提出了基于层次聚类的改进FCM算法,首先对数据进行过划分,然后再进行凝聚,使之适用于不规则分布的数据。并且引入Ksoko子集度量使合并操作在计算时间上可以接受。     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

基于CLIQUE的聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.本文重点分析了高维度数据的自动子空间聚类算法(CLIQUE)及其各类改进算法,并对其未来发展方向进行了简要展望.     

基于密度峰值的终端区航迹聚类与异常识别

为有效解决高流量终端区内标准飞行模式、非标准飞行模式和异常飞行模式难以自动分离的问题,采用广泛记录的广播式自动相关监视(ADS-B)数据,构建了基于稳健深度自编码器(RDAE)和快速搜索并寻找密度峰值的聚类(CFSFDP)算法的航迹聚类模型; 使用RDAE降维提取终端区内航迹集的非线性特征,利用多种正则化手段约束内部低维流形,以重建更紧密的航迹并将其作为CFSFDP算法的输入,利用轮廓系数选取不同密度飞行模式的聚类中心,并调节边缘密度参数识别出异常航迹; 选取主成分分析(PCA)结合有噪声的空间密度聚类(DBSCAN)算法、动态时间规整(DTW)结合DBSCAN的2种常用航迹聚类模型作为对比项,分别在广州白云机场1 d的少量数据和45 d的大量数据上进行试验。分析结果表明：DTW与CFSFDP的结合模型在少量数据集上具有最优的航迹聚类性能,轮廓系数比对比项分别提升了62%和28%,且可以自动识别出遵循区域导航标准飞行模式的航班和特定环境下遵循管制偏好的非标准飞行模式的航班,识别异常航迹的精确度也分别提高了57%和10%;大量数据下,提出的RDAE结合CFSFDP模型的聚类性能比经典的PCA结合DBSCAN算法提升了13%,且具备可接受的时间复杂度。由此可见,建立的终端区飞行模式区分模型可为空域级交通流性能评估和航班级航迹预测与优化提供数据提取平台。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

基于DENCLUE聚类算法的交通事故多发点鉴别方法

针对目前交通事故多发点鉴别常用方法存在的问题,引入了DENCLUE聚类算法用于事故多发点鉴别。对DENCLUE聚类算法的基本原理,基本定义及计算步骤进行了阐述,重点分析了该算法用于事故多发点鉴别的可行性。实例计算结果表明：与传统事故多发点鉴别法方法相比,该算法能有效的避免对排查位置进行事先划分,实现任意长度聚类;同时,在事故数据小样本的情况下,能充分凸显道路沿线的危险性,可以有效地应用于事故多发点鉴别的研究。     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．     

基于车牌识别数据的机动车OD估计模型

机动车OD矩阵是进行城市道路交通网络分析的核心数据。利用根据车牌识别检测数据分析得到的道路交叉口转向流量以及整体网络中的部分实测机动车OD信息,使用广义最小二乘模型建立整合部分机动车OD信息的路网全样机动车OD估计模型,模型中的OD历史值及分配矩阵应用了真实的部分机动车OD信息推导得到。同时为验证检测数据比例的影响等,使用同一城市两个不同规模的实际道路网络检测数据,结合S-Paramics仿真平台对模型进行验证。结果显示,不同的检测比例对OD估计结果有较为明显的影响,而在较高的检测比例情况下使用转向流量和部分机动车OD信息可以提高路网全样本机动车OD估计的准确性。     

基于均值聚类的体绘制中传递函数的自动产生

采用均值聚类的算法为三维数据场直接体绘制的传递函数中的各类分界自动产生关键点。该方法为传递函数关键点的初选提供了合理的依据和参考，将器官组织的灰度自动分为C类，传递函数的关键点取在边界点处，并使分界点处的透明度为较大值，这样使器官组织的分割自动达到较好状态。实验显示，通过自动产生的传递函数比手动选择的传递函数提供了表达更清晰组织的重构的显示效果。     

检索词上下文相关提问扩展算法

研究了利用相关词进行提问扩展的算法．该算法建立在检索词模糊聚类的基础上，聚类以检索词在文献中共同出现为标准．与提问中检索词相关的群集形成提问的上下文．群集中属于上下文的检索词可用于提问的扩展．实验表明该算法提高了检准率．     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．