粗集决策与聚类分析的改进模型

通过分析粗集理论与聚类分析的内在联系，从理论上探讨了两者的融合机理，并给出了相关的数学证明．考虑到粗集决策难以构造决策表的缺陷，采用聚类分析构造等价关系扩展信息表，提出了等价聚类的概念。建立了基于聚类分析的粗集模型；考虑到聚类分析权重确定存在的问题，采用粗集理论的属性约简思想，解决聚类分析中的权重和冗余性问题，建立了基于粗集理论的聚类分析模型，从而解决了原有模型的不足．     

改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.     

多元统计分析在城镇居民家庭收支评价中的应用

针对不同地区的城镇居民家庭收支基本状况，运用多元回归分析方法，建立了收入和各项消费间的多元线性回归方程，并以主成份分析法分析了不同地区的消费情况，最后用聚类分析法将其按地区状况分成4类。     

气象因素对沥青路面内部温度的影响及定量分析

根据在沥青路面现场试验段获得的路面温度与气象数据,利用聚类分析和逐步回归的方法优选出可以表征路面内部温度变化规律的基本指标,建立沥青路面内部温度与基本指标的多元回归式。预测值与实测值对比分析表明回归公式具有很高的精度,可用于沥青路面内部温度预测。     

阜宁县土地利用统筹分区及管制措施研究

本文根据阜宁县土地自然环境、土地利用结构及阜宁县社会经济发展特征建立土地利用统筹分区指标体系,选用多元聚类方法中的系统动态聚类法对阜宁县土地利用进行统筹分区,将阜宁县分成东部工、农、商贸、服务业发展区,中部高产高效生态农业发展区,西南部工、农、渔、林、果发展区,西北部农、林、果、牧协调发展区,并根据各自特点制定土地利用管制措施。     

基于模糊C均值聚类的模拟电路故障诊断

介绍了模糊C均值聚类分析的理论,并将该理论应用于模拟电路故障诊断.在模拟电路故障仿真分析中引入有容差的各类数据样本,运用迭代优化的模糊聚类算法生成故障模式,然后,将故障模式应用于未知故障情形进行诊断,仿真表明,该方法高效准确.     

城市轨道站点衔接客流比例标准确定研究——以北京市为例

城市轨道交通是整个城市交通系统的骨干,由于轨道交通更适用于主干性运输,可达性相对较低,因此在轨道交通规划时,必须充分考虑站点衔接问题.通过分析各种衔接方式特性,采用典型相关性的分析方法确定对于衔接比例产生影响的各个因素并加以综合考虑,再用聚类分析的方法对北京市现有站点进行分类,在此定量分析的基础上.考虑城市布局形态以及站点功能分类的因素,对其进行调整,最终可得出各个类型站点的衔接比例.从而为北京新修线路各站点的衔接规划给出参考标准.     

一种改进的DBSCAN聚类算法研究与应用

对DBSCAN(density based spatial clastering of applications with noise)聚类算法进行了研究,分析了它的特点、存在的问题和改进思想,提出了基于DBSCAN方法的交通事故多发点(段)的排查方法及其改进思路,并且结合J2EE技术,实现了一个Web环境下的交通事故数据挖掘系统 ,阐述了基于J2EE的交通事故挖掘系统的体系结构、设计及其应用.     

基于聚类分析算法的公交车到站时间预测研究

在现代城市中,准确获取公交车到站时间可以吸引更多人选择公交出行。但在目前城市交通日益拥堵的情况下,公交车在实际行驶过程中受多种因素的影响,导致行驶时间不稳定,这严重影响人们乘车体验感。本文结合了聚类分析和支持向量机,提出了一种基于聚类分析的公交到站时间预测模型。该模型使用了公交线路的站点数据,对所采集的数据进行标准化的预处理,并考虑了公交车在运行过程中受到的多种干扰因素,对鹰潭市27路公交上行线路进行了分析。结果表明,基于聚类分析和支持向量机的公交车到站时间预测模型的平均绝对误差在四十秒以内,预测精度也优于直接支持向量机的模型,能很好地预测公交车的到站时间。     

模糊聚类分析的一种新方法研究

将模糊相似度与图论相结合,得到了一种求模糊相似矩阵传递闭包的新方法,以此为基础导出了一种聚类分析的新方法.