基于Spark平台的海量AIS数据k-means算法聚类分析

随着船舶数量不断增加,A IS数据的数量持续增长,与此同时数据复杂和处理难度大等缺陷也日渐突出.为了分析大量的AIS数据并充分挖掘有效信息,文中构建了一个基于Spark、Hadoop和Mesos的AIS数据处理和分析平台,使用k-means算法对船舶数据进行聚类分析,获得更清晰的船舶航迹信息,并比较有、无安装Spark...     

长下坡路段交通安全评价方法

分析了影响长下坡路段交通安全程度的主要因素和以前交通安全评价方法存在的弊端.提出了长下坡路段交通安全程度多指标综合评价方法.即利用主成份-聚类分析法计算出交通安全综合评价指标,对长下坡路段的交通安全状况进行定量评价,并按照综合指标对路段各部分安全性进行分类.应用实例表明,该方法对具体长下坡路段安全状况的评价结论能够准确地反映实际安全状况.     

半柔半刚性桥墩非线性稳定性分析

以清(远)连(州)一级公路升级改造工程项目中的杜步1号高架桥为背景,介绍了双薄壁墩与单空心薄壁墩的组合桥墩在大跨径连续刚构桥中的应用;并考虑几何非线性影响,对杜步1号高架桥进行了两类稳定性分析。     

散粮集疏港工艺研究

1问题的提出近年来,出于降低成本等因素的考虑,货主经由港口装卸的粮食类货物呈现出散装集港的趋势,这对港口的堆存及装卸作业提出了新的要求。由于我公司库场堆存条件有限,因此在某些时候对于部分散粮无法提供足够的堆存库容。然而,散粮类货物的堆存又具有防水湿、防霉变、透气性等方面的要求,一般不能直接落地露天堆存。针对这些问题,我们对散粮集疏港工艺进行了研究。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

“十四五”我国港口货物吞吐量结构化预测*

为更好分析港口运输需求发展趋势,将港口吞吐量影响因素进行结构拆解,建立吞吐量与国内生产总值、工业增加值、一二三产业增加值、投资、消费、外贸额的关系方程。同时,将吞吐量拆分为主要货类,建立煤炭吞吐量与火电发电量、原油吞吐量与原油加工量、铁矿石吞吐量与生铁产量、集装箱吞吐量与第二产业增加值等关系方程。组合应用回归分析、弹性系数等预测模型,预测2025年我国港口货物吞吐量、煤炭、原油、铁矿石和集装箱吞吐量分别为172亿、29亿、8.3亿、22亿t和3.2亿TEU。预测结论为全国水运“十四五”发展规划等提供参考。     

高速公路特长隧道Ⅱ类围膏盐浅埋段施工技术

结合重庆市万州一开县高速公路G1合同段铁峰山2#隧道的施工实践,对该隧道Ⅱ类软质岩层膏盐浅埋段的施工工艺和施工方法作一介绍,并提出若干建议和看法,可为同类施工提供借鉴.     

模糊C均值聚类系统在GMAW焊接过程质量监测中的应用

通过测得的熔化极气体保护焊接过程中的电参数,利用模糊C均值聚类系统,依据不同焊接工艺条件下焊接电压和焊接电流的概率密度分布曲线以及短路过渡时间和燃弧时间等的时间频数分布曲线,可以自动识别焊接过程中的各种干扰信号,实现焊接过程质量监测。实验验证了该方法的可行性,取得了良好的识别效果。     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力,降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可能性,本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征,为快递运输风险评价提供可量化的客观指标依据.基于网络大数据资源提供的法院判决书数据,将物品词条与判决结果相关联,通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题,结合模糊均值聚类方法,实现...     

基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。