应用模糊数学定量化方法分析交通状况

准确评价交通状况对经济的发展有重要的意义。用模糊数学的方法研究交通问题具有量化分析的优势。文中应用模糊数学中的模糊网络聚类分析和相似选择方法，定量地分析与评价了我国辽宁等5省交通状况，说明了交通状况对经济发展的制约情况。     

水上交通流冲突严重度BP神经网络评价方法

目前的水上交通流评价方法在评价指标关系模糊、来源不清等情况下难以运用,且主观性较强,存在评价结果严重偏离实际的情况,忽视了客观性不足的问题.为降低专家主观性对水上交通流冲突严重度评价的影响,基于BP神经网络建立评价模型,并通过网络训练进行函数比较,确定最符合模型设定要求的Trainlm函数,以及精度与迭代次数.由于数据的差异性会对BP神经网络的训练效率和评价精度造成影响,基于聚类分析与BP神经网络建立新的评价模型,将训练数据按照欧几里得度量进行归类开展神经网络训练,分别对水上交通流冲突严重度进行评价.运用9个水道数据为例对模型进行验证,通过比较聚类分析数据与未处理的原始数据在BP神经网络中的评价结果,发现评价结果平均误差从42.05%降低到23.74%,进一步验证了BP神经网络在该领域的可行性.评价模型利用聚类分析与BP神经网络相结合的方法,不仅客观性较强,而且与单一使用BP神经网络的模型相比提升了评价精度.      

基于AP聚类和深度卷积网络的船舶焊缝缺陷检测

针对船舶焊缝缺陷检测中存在定位困难和识别效率低问题,提出基于AP聚类和深度卷积神经网络的检测方法.采用基于距离最值的M-SMOTE算法进行焊缝样本不平衡数据集处理,实现少数类新样本的精细化生成,并提出基于AP聚类的深度卷积神经网络模型.模型先基于几何特征、强度特征和背景对比反差进行11个焊缝缺陷特征提取和AP聚类,并将聚类结果作为神经网络输入;采用自适应PCA法对网络进行降维,在保证识别准确率的基础上,通过参数化方法简化降维步骤.试验表明,在通用焊缝数据集上,文中模型的识别率高达98.87％,与准确率较高的VGG模型相比,训练时间缩短12.10％,模型存储减小11.94％;在船舶焊缝数据集上,文中模型的总体识别率达到98.00％,对比准确率较高的DNN模型,其准确率提高了 3.33％.     

基于12328电话数据的城市交通问题分析

本文基于四川省12328电话数据,综合考虑了各市相关行业的实际发展情况,用多种技术方法从不同角度对四川省相关交通行业存在的问题进行了挖掘和分析。区别于传统仅利用绝对值进行简单统计分析,本文引入暴露量进行分析。分析表明,城市的实际交通投诉情况与使用绝对值计算的结果有较大偏差。同时,采用因子分析的方法,发现巡游出租车在打车难、异地经营等方面存在较为严重的问题。利用FCM聚类的方法,对城市群从业务类型、出租车运营管理占比和分类两个方面进行聚类,发现不同类型下的城市群具备一些共同的特征,可为行业管理者制定相关措施提供一定参考。     

区位对高铁车站周边地区开发的影响

高铁车站选址需要综合考虑技术、经济以及空间等诸多因素,国内已有研究缺乏针对新建高铁线路边缘化的选址及其对车站周边地区开发影响的定量分析。以京沪和武广高铁沿线城市的38个高铁车站及其周边地区发展状况为研究对象,探索高铁车站与城市中心的距离这一关键因素对高铁车站周边地区开发的影响机制。通过构建距离指数,系统分析不同区位高铁车站周边地区的开发特征,并通过聚类分析,得到车站周边地区开发规模与城市规模、距离指数的关系。结果表明,城市规模越大、距离指数越小,则开发量越大;在22个有开发车站中,距离指数较低(0.5~1.0)的车站周边地区开发效果最为显著;相对大、中开发类车站,小开发类和无开发类车站周边地区的开发情况对于城市规模和距离指数的变化更加敏感。     

利用Hadoop云计算平台进行海量数据聚类分析

海洋信息的飞速增长使其数据量越来越多,对数据进行合理的分类,能够有效的挖掘数据与数据之间的关系。本文首先描述传统的K-Mean聚类算法,并指出其影响因素,在此基础上进行改进,提出BRTI-KMeans算法,并将此算法与传统的K-Means算法和Canopy-K-Means算法进行比较,以此说明本文算法在进行海量数据聚类分析方面具有优越性。     

基于数据挖掘的内蒙古主要城市经济发展水平分析

近几年内蒙古经济持续平稳增长,增速连续8年保持全国第1位,城市发展水平取得了很大的进步。本文以内蒙古11个主要城市为研究对象,利用聚类分析的方法对内蒙古主要城市2003年和2008年经济指标数据进行分析,将各主要城市的经济发展水平由高到低分为三类,其中鄂尔多斯市、包头市和呼和浩特市的经济发展水平始终位列前3名,鄂尔多斯市的经济增长速度最快,由经济较为发达的城市上升为经济发达城市,并指出了相应的经济发展建议。     

公路网节点层次划分方法

针对公路网节点层次划分问题,基于运输需求理论选取有效人口数量、有效人均收入、有效运输需求量、公路通行能力作为公路网节点层次划分的影响因素.应用灰色理论,通过计算聚类系数,建立了一种新的公路网节点层次划分方法,并基于山东省17个公路网节点进行实证分析.分析结果表明:应用提出的方法,根据节点重要程度可以将山东省17个公路网节点划分为3个灰类层次,第1灰类层次为公路网关键节点,包含济南、青岛、烟台、潍坊、济宁、临沂、德州、菏泽;第2灰类层次为公路网重要节点,包含淄博、泰安、聊城、滨州;第3灰类层次为公路网一般节点,包括枣庄、东营、威海、日照、莱芜.与既有划分结果相比,提出方法的划分结果更优,与山东省实际情况相符.     

青海省公路桥涵水文分区及设计流量公式的修正

为提高青海省公路桥涵设计流量的计算精度,在省内1991年公路桥涵既有水文分区和设计流量公式的基础上,比较青海省水利部门相关水文分区,以水系流域等定性指标为指导,选取年平均径流量、年平均降水量、气候带、河流补给形式、单位面积上50 a-遇设计流量等5个因素为水文因子,对省内原有的黄河上游区、湟水大通河区等2个区进行了模糊聚类分析,对原有的玉树区、柴达木区、青海湖区、祁连山区等4个区进行了定性论证.将全省原有的6个分区,重新划分为7个产流区和1个非产流区.经误差分析,2012年新的公路桥涵水文分区图和设计流量计算公式,使用便利,计算精度较旧公式有所提高,可以指导全省公路桥涵建设工作.     

基于非负矩阵分解的出租车时空行为聚类分析

为探讨出租车的时空行为特征,采用非负矩阵分解法从时间和空间两个维度对出租车行为进行聚类分析.首先划分时空单元,以上客点的时空分布特征表征出租车的时空行为,并构建时空行为矩阵,然后采用非负矩阵分解法进行出租车聚类.最后以广州市为例进行研究,聚类结果表明:出租车受广州市空间结构特征的影响聚成了 4类,而受时间维度的影响较小,但不同时段的行为也有明显差异.4类出租车都形成了明显的围绕区域商业活动中心集中运营的空间行为模式以及调整运营范围以适应不同时段出行活动需求的时间行为模式.研究揭示了出租车的时空行为与城市空间结构、城市出行活动的联系,能为出租车和城市管理发展提供参考.