车辆轨迹数据可视化分析系统的设计与实现

针对网约车轨迹数据,设计和实现了基于Web的轨迹数据可视化系统。首先介绍了系统的整体框架,采用B/S架构,基于MVC模式,结合ECharts组件实现轨迹数据的可视化。然后从数据清洗、数据格式转换、数据压缩等方面描述了系统对原始数据的预处理工作。最后分别概述了直接可视化、聚集可视化和特征提取可视化的实现方法及结果分析。     

现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘

船舶交通变化十分复杂,通过对其数据进行挖掘,可以了解船舶交通变化态势,便于制定相应的船舶交通管控措施。为了更好掌握船舶交通变化态势,提出基于现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘方法。首先采集大量的船舶交通数据,并对数据进行一些预处理,然后采用现代统计理论中的灰色模型和支持向量机分别对船舶交通数据进行挖掘和建模,最后对两者挖掘结果进行组合,并采用实例分析了船舶交通数据深度挖掘效果。结果表明,本文方法的船舶交通数据挖掘精度要高于其他方法,能够更好拟合船舶交通变化态势,在实际应用中价值更高。     

基于小波变换的关联交叉口群关键路径识别方法

为提升关联交叉口群信号控制的性能,针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点,采用小波变换对关联交叉口群各进、出口的交通检测流量数据进行分解、降噪、重构,并利用系统聚类方法识别关联交叉口群的关键路径;最后应用南京市广州路某交叉口群的实测数据对模型的可靠性进行了检验。结果表明：该模型识别的交叉口群关键路径与实际情况相符;该关键路径识别方法受外界干扰小,适用于各种交通状态,拥有较高的运算效率和可靠性,可作为关联交叉口群信号控制优化的基础。     

大数据在轮机故障诊断系统设计中的应用

随着现代船舶技术的发展,轮机系统向大型化和自动化方向发展,设备和控制系统日益复杂,现有的故障诊断技术越来越无法满足人们的需求。数据挖掘技术能够从大量的数据信息中提取并找到有用的信息,极大的推动了人们分析和处理大数据的能力。将数据挖掘技术引入船舶轮机故障诊断系统中,能够有效提高诊断系统的效率。本文设计基于大数据的轮机故障诊断系统,研究现有的基于关联规则的Apriori数据挖掘算法,并进行优化改进,有效降低整个算法的复杂度,并进行了仿真实验。     

基于神经网络的数据挖掘模型在吸能装置上的应用

针对传统有限元分析方法对机车车辆结构耐撞性计算效率低的问题，在已有仿真分析数据基础上，引入机器学习方法，对车辆关键结构的耐撞性以及碰撞安全性进行分析预测. 首先，建立基于神经网络的数据挖掘模型，在此基础上构建车辆关键结构的碰撞响应预测方法；其次，通过试验验证了防爬吸能装置有限元模型的正确性，以此模型为基础获得不同壁厚防爬吸能装置的碰撞响应仿真数据；然后，以吸能装置壁厚作为模型输入，不同壁厚所对应的位移、速度、界面力和内能等碰撞响应作为模型输出，将有限元仿真数据用于模型训练，优化后的数据挖掘模型的拟合优度在0.922以上；最后，为验证模型预测的准确性，将碰撞数学模型的预测结果与有限元仿真结果进行对比，速度、位移、界面力和内能的平均相对误差分别为7.10%、4.51%、6.20%和2.50%. 研究结果表明:基于神经网络构建的数据挖掘模型在保证精度的情况下，能很好地反映防爬吸能装置的碰撞特性，大幅降低了计算时间，提高了计算效率.      

船舶操作预报中数据挖掘算法的应用与实现

在现代海上交通管理中,船舶航行操控对整个航道的安全非常重要,因此只有充分挖掘海量的操作数据,才能有效实现船舶的航行安全。本文从海上交通的角度对船舶的操作行为模式展开研究,利用数据挖掘技术对AIS系统的数据进行分析,从而实现对船舶行为的预测,监测的数据主要有船舶的航行位置、船舶状态的监测和船队数量的识别等。通过仿真对特定港口的船舶数量进行大数据预测,从而能够提前预报,有效提高港口的管理水平。     

航运服务要适应大数据时代

在大数据时代，从简单数据收集到数据挖掘与应用都发生了很大变化，航运服务如何才能适应这个时代？答案就是充分运用各种有用的数据，建立高效快捷的服务平台。     

舰船推进系统集成管理知识挖掘方法研究

针对舰船推进系统集成管理中的实船训练仿真建模与机械设备状态评估等高级应用对知识的需求，研究知识管理中所需要的知识内容与形式，探索数据挖掘方法在大数据知识获取中的应用模式。以某型推进装置为对象，研究使用数据挖掘技术获取所需集成管理知识的途径，包括聚类算法在推进系统稳态工况基准模式识别中的应用，以及关联算法在状态特征模式识别中的应用等。本文研究为实现基于知识的舰船推进系统集成管理提供了研究基础。     

舰船推进系统集成管理知识挖掘方法研究

针对舰船推进系统集成管理中的实船训练仿真建模与机械设备状态评估等高级应用对知识的需求,研究知识管理中所需要的知识内容与形式,探索数据挖掘方法在大数据知识获取中的应用模式。以某型推进装置为对象,研究使用数据挖掘技术获取所需集成管理知识的途径,包括聚类算法在推进系统稳态工况基准模式识别中的应用,以及关联算法在状态特征模式识别中的应用等。本文研究为实现基于知识的舰船推进系统集成管理提供了研究基础。     

上海轨道交通运营客流数据应用分析

论述上海轨道交通运营客流信息的现状,讨论上海轨道交通系统各类客流信息(包括进出站客流、断面客流、换乘客流等客流信息)的统计原理、方法和过程,梳理出不同客流信息之间的关系.在客流信息整理的基础上,从建设和运营角度出发,深入分析客流信息在实际中的具体应用需求,包括客流在运行图编排及调整、轨道交通应急管理、客流均衡及调整、新线建设设计等若干方面的具体应用.