基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

基于深度分层图的虚拟视点合成方法的研究

提出了一种基于深度图分层的虚拟视点合成算法,该方法先采用均值漂移聚类算法将深度图进行分割处理,使得深度图中的对象块有同一深度值,然后对视频信息以及处理后的深度信息进行3D图像转换,再对图像中的空洞进行填充处理,完成了虚拟视点合成。实验结果表明,与通过MVC编码后合成的虚拟视点相比,该方案改进了合成图中对象边缘的质量问题。     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

水泥对微表处混合料性能影响规律及作用机理

在可拌和时间试验基础上,设计了破乳率试验和温度变化试验,结果表明水泥自身吸水、水化反应＂需水＂以及水化反应物的生成,促进了改性乳化沥青的破乳,提高了混合料的早期强度.水泥水化产物能够切断混合料内部相连微孔,填充乳液中水分蒸发形成的空隙,并与沥青膜相互交织形成空间网络结构,全面提高了混合料的路用性能.水泥20min、水泥40min是原样水泥分别球磨20,40min后的产物,因具有更大的比表面积,其促破、增强以及对路用性能的改善效果比水泥原样更显著.     

含水量对湿陷性黄土强度参数的影响

通过试验研究发现,湿陷性黄土的粘聚力和侧压力系数与含水量之间均成幂函数关系,含水量的变化对内摩擦角的影响较小。     

基于PCA-SC东北地区农村公路交通事故成因和模式分析

近年来,中国农村公路交通事故数逐年增多,截止到2020年9月,农村公路里程420万km,占全国公路总里程的83.8％以上,农村公路管理亟待加强.依托吉林省德惠市交通事故卷宗信息,选取交通事故相关影响因素作为分析变量,利用主成分分析法研究交通事故主要影响因素、多角度下的单一特征,事故的预防和改善需要依据具体的事故模式,因...     

石家庄快速公交系统（BRT）应用评价分析

对构建石家庄快速公交系统提出初步方案,并在石家庄公共交通的基础上,构建系统、科学、客观的城市公交服务水平评价指标体系。基于几种常用的评价方法,运用灰色聚类法对快速公交与常规公交的服务水平进行全面、客观的综合评价,通过评价结果对比反映快速公交系统（BRT）服务质量的优越性。     

聚羧酸混凝土耐久性分析

通过比较了掺加聚羧酸高效减水剂的混凝土与普通混凝土以及掺加了萘系减水剂的混凝土的耐久性能,确定聚羧酸高效减水剂有利于提高混凝土耐久性.研究了粉煤灰矿粉复合掺合料对混凝土耐久性的影响,通过对混凝土碳化深度及电通量的实验研究,发现粉煤灰矿粉复合掺合料对混凝土抗氯离子渗透能力和抗碳化性能的影响规律.采用压汞法测试混凝土孔径分布,研究了孔径分布对混凝土强度和耐久性的影响.实验结果表明,掺入了聚羧酸减水剂后,混凝土抗碳化能力及抗氯离子渗透能力均得到增强.掺人掺合料后,混凝土的抗碳化能力降低;但是抗氯离子渗透能力得到增强.孔径大小在10～1000 nm范围的孔对混凝土的耐久性能影响显著.     

基于聚类支持向量机的车型识别方法研究

地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征.利用Filter-Filter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式特征评估,即采用改进的ReliefF算法挑选最适合车型分类的不冗余特征,再建立Top-K机制的交叉验证搜索最优特征组合.引入基于聚类支持向量机(C-SVM)的车型分类算法,并采用微粒群算法对C-SVM算子中的核函数参数和惩罚系数进行了优化,构建了微粒群优化的C-SVM车型分类器.实验结果显示该车型分类方法能显著提高数据挖掘的效率,机器学习的能力,并且具备较高的车型分类准确率.      

航空飞行事故时间分布规律研究

为了研究航空事故发生的时间规律,找出潜在原因并制定相应管理对策,根据Aviation Safety Network 2006~2011年697起航空事故,利用系统聚类和总体分布的卡方检验等方法对航空事故的时间特征进行统计分析,结果表明:07:00~24:00时之间,航空事故的高发时段是11:00~12:00时和15:00~16:00时,综合事故起数、死亡事故起数和死亡人数3个指标,表明该时段的事故状况非常严重,属于非常危险时段;00:00~07:00时之间,6:00~7:00时的事故状况最严重,属于危险时段.建议航空公司加强飞行量高峰时间、人体昼夜节律低谷或技能水平低谷等危险时间的安全管理,保证飞行期间的警觉性.