基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

基于电动出租车数据的充电桩选址聚类方法比较

为有效降低出租车运营企业及经营者的经济成本,通过分析出租车的卫星轨迹数据,比较和选取用于电动出租车充电桩选址规划的聚类方法。以上海市电动出租车充电站的选址规划为研究对象,分别基于孤立森林和聚类算法设计异常值检测方法,对相关时段的出租车卫星数据进行清理以及数据可视化处理;比较层次聚类（Agglomerative Clustering）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、K-means聚类、Mean-Shift聚类以及谱聚类（Spectral Clustering） 5种算法的聚类效果,并选取K-means算法作为充电桩选址规划参考算法。从城市区域划分及企业运营角度确定充电桩选址方案,为未来上海市区电动出租车充电桩的数量和容量配置提供设计依据。     

基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究

针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。     

AIS数据分析和可视化展示的应用

通过AIS数据分析和可视化展示结果,分析其在海上助航设施配布和调整、海上施工作业选点和通航安全论证、桥梁通航论证和防撞效能评估、船舶异常行为分析等案例的典型应用场景,为进一步挖掘AIS大数据潜能,提升航海保障服务质量和效率,赋能水上智慧监管和航运企业智慧经营提供参考。     

汽车燃油量显示异常的修理

燃油显示系统负责对车辆剩余燃油量进行显示,客户通过仪表显示的剩余油量确定何时去补充燃油,如果燃油量显示出现异常,会让用户无法准确判断目前车辆的剩余燃油量,从而带来困惑和抱怨。下面主要介绍针对燃油显示不准故障的调查思路。     

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

不能自行判断船舶异常行为,并根据判断结果完成自动报警,是现阶段船舶航行面临的主要问题。为有效解决此问题,建立基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过识别相似度的确定、与船舶异常行为关系的确定,完成基于模式识别研究角度的确定。通过船舶异常行为聚类、聚类异常行为识别,完成上述方法的搭建,并确定该方法是否可以完成自动报警。设计对比实验结果表明,应用该方法后,节省检测船舶异常行为所需人力资源,且提升识别准确性。     

电动汽车的充电安全及维修安全

本文中的充电是指通过电网,给汽车上的储能装置补充电能。充电方式分为交流充电和直流充电,俗称慢充和快充。电网供给我们的电能都是交流电,但是汽车上的电池电源是直流电,要想电池能够接收电能必须把交流电转换为成直流电,要么由地面上的设备(充电粧)转换,要么由车上的设备(车载充电机)转换。     

自动化轨道式龙门起重机大车车轮异常损坏整改措施

造成自动化轨道式龙门起重机大车车轮异常损坏的因素多种多样.分析了相关实际案例,给出了大车车轮异常损坏原因分析办法和整改措施,可以为自动化轨道式龙门起重机设备的制造方和码头运营方在设计制造和维护保养过程中提供一定的参考.     

异常波及其对海上结构铃振现象的影响

海上结构物的铃振(Ringing)现象是新近发现的一种高频共振响应现象,对结构物有显著的破坏作用。从实测资料中发现,在恶劣海况下发生的具有强非线性和非对称性的异常波(Freakwave)有可能引起海上结构物的铃振响应。文中综述了可能引起铃振响应的异常波的研究现状及成果,分析了其能量分布,并指出异常波是海上结构物产生铃振现象的机理之一。     

多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析

为了解决船舶网络数据交互压力成倍增长,网络故障特点已由单纯的单要素故障转变为多因素故障的问题。提出多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析。对网络环境的全局变量进行收集,获取多参量状态,根据获取的多参量状态数据,建立多参量网络健康评估模型,定义对参量下故障识别的学习状态,确定网络故障点,通过数据提取算法完成对故障点的提取,完成故障的智能诊断。通过实验数据表明:相同时间量与故障量下,采用设计方法的故障诊断效果,要比传统诊断方法多诊断出故障21处,提升效果明显。