基于BWM 的中欧班列客户需求偏好异质性研究

中欧班列沿线运输能力短缺现象日益严峻,充分了解客户需求偏好能为高效利用现有运输能力提供参考. 采用最佳-最差方法(Best Worst Method, BWM)在市场调查的基础上,对中欧班列客户需求偏好进行研究,并对结果进行二阶聚类分析,揭示客户需求偏好异质性.BWM结果显示,运输成本是中欧班列客户整体最偏好指标,相比于运输成本和运输时间,并结合铁路运输自身特点,可靠性最适合中欧班列发展为其特色. 二阶聚类结果显示,将运输服务质量与运价相结合,可以在满足客户异质性需求的基础上,更好地利用中欧班列现有运输能力.     

城市停车需求预测方法研究

本文以交通量-停车需求模型为基础,考虑了不同区位的小区出行吸引的交通方式构成对停车需求的影响,提出了先根据各小区出行吸引的交通方式构成对小区进行聚类分组,再分组预测未来年出行吸引的交通方式构成,继而预测各小区停车需求量的方法.最后,结合实例进行了分析,证明该方法可以保证预测的精度.     

微机模糊控制（2）第二讲模糊集合及模糊关系的应用

介绍了模糊数学中的模糊集合、模糊关系等基本概念。列举了它们在模式识别、综合评判、模糊聚类分析等方面的应用。     

造船系统中间产品加工族划分的研究

对中间产品进行成组生产，是以中间产品为导向的现代造船模式的基本特征。本文以部件的分类成组为研究对象，详细分析了某一17万吨散货船部件的特征，应用聚类分析法对部件进行分类，并结合船厂的生产实际，对部件加工族的数目进行了讨论。分析结果显示，全船4624个部件共形成5个部件加工族。     

车辆行驶工况运动学水平的研究

为提炼车辆行驶的数字特征,把速度时间记录看作运动学片段的集合.从运动学片段入手,运用主成分分析提取关键特征用于聚类分析,重点论述聚类分析技术对车辆行驶数字特征进行分类,研究了车辆运动的各个不同层次的水平,探讨能够体现交通特征的分类方法.聚类结果符合客观事实,是行之有效的分类方法,研究有利于合成反映实际交通状况的行驶工况.     

基于普适安全理论的高速铁路员工培训体系研究

为解决高速铁路发展带来的新技术和新装备应用问题,以期适应工作标准和作业方式重大变化,以太原铁路局为研究对象,基于普适安全理论研究高速铁路员工培训体系构建问题。建立高速铁路员工培训体系框架模型,提炼基于岗位的高速铁路安全风险点,搭建基于网络的员工培训平台,分析行业特色高校培训基地布局,为高速铁路员工人才培养提出了建议。     

江苏沿海建港自然条件及港址比选的模糊聚类分析

结合江苏省沿海地区的自然条件,分析讨论了其建港的优、劣势,并以如东吕四港、启东洋口港等7个港口选址为例,结合港口建设的评价指标,采用模糊聚类的方法对这7个港口进行了模糊聚类分析。结果表明洋口港、吕四港、大丰港条件较好,其他几个次之,可供港址比选时参考。     

水上交通拥挤区域的聚类分析与识别

水上交通拥挤区域识别对于水上交通诱导及控制具有重要的意义。针对船舶交通特点,将船舶领域概念引入DBSCAN算法,利用改进后的算法对某一海域实时的船舶动态数据进行聚类,分析出潜在的拥挤区域,最后通过交通流速度评判得到真正的拥挤区域。