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。     

基于联合调度优化模型的共享汽车分析

共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为...     

基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

基于动态聚类的公路基本路段分割合并方法

公路基本路段划分是实施交通安全精细化管理的基础,划分结果要求具有相似的几何线形及事故统计特征。基于公路线形特征划分的路段单元,叠加动态聚类算法划分的事故特征相近的路段单元,提出包含分割与相交合并的基本路段分割合并方法,进一步以京昆高速北京段为例验证该方法具有可行性及科学性。     

地聚物注浆加固技术在广州机场高速公路的应用

采用地聚物注浆加固技术在广州机场高速公路中对沥青路面基层病害进行了处治。通过该项技术,控制了地基的不均匀沉降,提高了地基承载力,有效地解决了路面平整度降低等问题。该技术在广州机场高速公路的实践证明了地聚物注浆加固技术具有施工对行车干扰小、质量容易保证等特点,值得推广应用,亦为今后类似工程提供了借鉴。     

基于成对约束的半监督选择性聚类集成

针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES). SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.     

复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法研究

在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。     

沥青路面再生中基于系统聚类法的路面调查

同一道路使用数年后,由于各种原因,各路段的路面状况有着较大的差异,即路段之间的不均匀性。本文应用统计学上的系统聚类法的概念及方法,来处理各个路段沥青旧路面材料几个主控指标,将各段沥青路面进行归类,可以使施工操作简便,用时又保证了沥青旧料的均匀性。     

模糊综合分析在信息安全评估中的应用

为了提高信息系统安全评估的准确性和有效性,减少评判者的主观差异性对评判结果的影响,提出了一种基于模糊综合分析的聚类方法.该方法对专家打分进行预处理,根据评价指标的权重大小,将分数转化为相对权重比值,再运用模糊聚类法剔除离散程度较大的差异分数.实例证明,所提出的方法使赋值区间的集中程度提高30%,评估分数的聚合性提高15%,增强了重要评估指标对评估结果的影响力.     

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.