基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。      

机务乘务作业动态管理应用系统的设计与实现

针对乘务员携带行车资料的不易管理和使用、途中故障不能及时有效处理、指导司机不能充分发挥管理职责、乘务员学习方式单一等问题,以基于Android系统的高效智能搜索引擎技术、手持终端数据安全性保障技术、无线组网技术、VPDN组网技术、Web技术为软件基础,以乘务员手持终端、服务器、管理工作站、无线路由器为硬件支撑,设计机务乘务作业动态管理应用系统,在指导司机、机车乘务员和运用管理人员之间搭建一个信息交互平台,将运用管理信息及时发送到作业一线,提高指导司机对乘务员指导的针对性和时效性。     

瓦锡兰新型电喷共轨RT-FLEX型主机管理精要

RT-flex主机作为新一代的电喷主机,具有很多的优势,将成为未来主机发展的趋势,了解该型主机管理知识就愈显重要,文章通过其特点和关键部件剖析,总结了该主机实用管理要点。     

WARTSILA 7RT-flex58T-B型主机伺服油滤器破损致排温异常1例

<正>0引言WARTSILA 7RT-Flex58T-B型主机是瓦锡兰公司推出的新型燃油喷油和排气阀电控共轨系统主机,主要装配在本公司AFRAMAX型油船(载质量为10万t左右)上,具有省油和保养周期长的优点。1故障现象某日,我公司"凯达"轮主机设定转速84 r/min稳定航行中,各缸的排温380~390℃,排温正常。中午时分观     

2014年上海道路交通事故简述

2014年,上海市共发生适用一般程序处理道路交通事故1 172起,造成902人死亡、624人受伤,同比详情见表1. 一、一次死亡2人以上(含)道路交通事故情况 2014年,全市共发生一次死亡2人以上(含)道路交通事故27起,造成59人死亡,事故起数同比减少1起、死亡人数同比增加1人.     

多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化

针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题，兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡，引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型. 提出了一种改进的鸡群算法，使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间，设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间；根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索，其中，公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索，母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索，小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索；最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例. 研究结果表明:在算例验证中，对比传统的模型，新模型多找出8个算例的最优解，且寻优速度更快；在算法平均收敛运算时间相似的情况下，本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%，验证了所提模型和算法的有效性和优越性.      

基于自然驾驶数据的驾驶人换道决策识别研究

为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。