数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究

针对公交调查数据背后信息挖掘的需求,论文首先介绍了公交调查数据挖掘的理论概念及任务方法。概述了公交调查数据挖掘的常规流程,并且在分析了几种公交调查数据挖掘模型建模方法的基础上,得出 k-means模型最适宜对公交调查数据进行聚类分析。最后以达州市公交调查数据为样本实例,采用年龄、职业、每周乘坐公交天数、每月公交花费、偏好付款方式等几种属性,借以 SPSS Clementine 为软件平台、以 k-means 为模型对各属性数据进行聚类分析,软件运行后得到相似度较大的几组类别,根据不同样本含量的几组聚类进行图表分析,分别得出优化公共交通服务的相应建议,达到最初挖掘公交调查数据背后信息的目的。     

集合规划方法在航线网络枢纽选址上的应用

研究带有容量限制的单分配多枢纽网络选址问题,将问题简化为带有容量限制的聚类问题。通过节点之间的距离以及各个节点的需求量,根据聚类分析原理,采用集合规划的方法对问题进行建模,运用自然约束语言NCL,在POEM平台上对模型进行编程求解,并通过实例将计算结果在地图中可视化。运用模糊聚类方法对多枢纽选址位置进行分析。     

模糊聚类分析在铁路快运网络规划中的应用

分析快捷运输运力网络的特征、规划目标、规划原则和基本流程,提出运用模糊聚类分析规划快运运力网络的基本方法。运用F—聚类建立初始划分,利用迭代自组织数据分析基于目标函数优化的特点和方法,求解出运力网络节点的分类。结合铁路发展实际,选择主要省级及以上经济中心点27个,其他主要区域经济中心点17个作为基本节点;选择国内生产总值、全部工业总产值、产品销售收入、社会消费品零售总额、货运量和交通环境等6个指标作为聚类分析的特征指标,进行模糊聚类分析。根据聚类结果和铁路运输条件,规划出由10个关键节点、13个重要节点和15个一般节点构成的快捷货物运输运力网络。规划的节点既体现了快捷运输组织的现实,又反映了发展的趋势。     

模块覆盖与相容聚类的关系

本文讨论一般的模块覆盖与相容关系聚类之间的关系，得到了一个模块覆盖正好等价于某个相容关系聚类的充分必要分析。     

聚集式聚类分析方法及其应用

基于层次聚类算法，提出一种聚集式聚类模型及其算法，实现了分布式异构数据库的聚类分析。该方法使网络传输数据量显著减少，并大大提高聚类效率。     

航运企业市场控制能力分类

通过使用模糊聚类分析法对全球16家大型航运企业进行市场控制能力的定级分类。经分析,将其分成5个类别,其中中远位于第3类,中海位于第5类。可见,中国航运企业的总体水平还有待于提高。在国际集装箱班轮业竞争日趋激烈的形势下,我们为中远和中海公司提升竞争力提出了一些建议。     

基于逆阵的路面综合性能马尔可夫预测

马尔可夫模型预测路面使用性能的核心是确定状态转移矩阵，目前求概率转移矩阵的方法都需要大量数据，而且认为所得概率转移矩阵不变，而我国积累的路面使用性能数据(特别是高速公路)较少，直接利用目前概率转移矩阵计算可能导致较大的预测偏差。为此，试图建立利用较少数据、随路面使用性能变化而更新的项目级马尔可夫预测模型。     

基于聚类分析的实时交通流量监测系统研究

章将图像处理技术与聚类分析理论相结合，建立了一个基于视觉信息的车流量检测系统，实现了从图像获取、运动车辆检测、图像聚类分析，到车辆计数、车速及车辆大小等交通流量参数提取全过程的自动化。实验证明该系统具有一定的实用性。     

基于系统聚类法的城市轨道交通建设能力排序

城市轨道交通项目具有投资大、成本高、投资回收期长等特点,为了防止各城市盲目修建城市轨道交通项目,国家提出坚持有序发展的方针.就城市的各项指标,通过应用主成分分析法对指标体系进行简化,应用系统聚类分析法对各城市进行聚类,得到各城市轨道交通建设能力的排序,为我国各城市有序地修建轨道交通提供参考.     

一种城市典型道路工况研究

正工况循环是用来测量车辆污染物排放量、燃油消耗量等技术指标的重要手段,目前各国采用的排放标准主要是引用欧洲或美国的排放测试方法,然而车辆在实际道路行驶过程中,受到区域、时间等外部因素的影响,排放法规中所引用的测试工况循环往往不能很好的体现特定区域内的车辆行驶特征。"在构建工况时,通过在不同的道路上采集车辆的实际行驶状况数据,用一系列特征参数对车辆的运动学片段进行描述,在采用主成份分析和聚类分析的方法构建完成的工况循环。"