多信息融合的地铁基坑安全状态评价方法

依据基坑工程支护结构和周围岩土体的监测项目,将基坑工程自身监测对象分为地表沉降类、围护结构类和内支撑类。根据基坑开挖深度,设定预警监测点的预警关联分析范围,并将此范围作为基坑安全状态评价的对象。在监测预警分级标准的基础上,通过大量案例数据、基坑变形力学关系等,确定地表沉降类、围护结构类和内支撑类的预警标准,并引入熵权理论、区间数和危险度,对预警关联分析范围内的上述3类预警进行融合,创建多因素、多指标综合分析评价基坑安全状态的方法。该方法可实现对多源工程监测数据的融合,客观、快速地评价基坑的安全状态,避免单指标预警和人为判断基坑安全状态时的不全面、不准确等问题,为深基坑安全状态的快速、准确判定提供参考。     

融合拓扑交互与信息耦合度的群集式AUV分群控制算法

在无协商、指派及中心控制的自主水下航行器(AUV)集群控制中,AUV群集在进行避碰、多目标追踪等行为时群集分裂的现象不可避免,如果分裂不可控,易出现AUV丢失或分裂后的子群规模差距过大等问题.为了面对外部刺激时群集能进行可控分群,提出一种融合拓扑交互和信息耦合度的分群控制算法,该算法使用信息耦合度作为评判指标衡量个体间...     

基于均值聚类的银行客户信用关系分析

针对银行业中客户贷款契约违约风险较高的问题,通过把经济学中的特征分析模型与数据挖掘中的K-MEANS聚类算法相结合,利用现有客户资料,对客户资信评级分类,从而实现对客户信息的高质量管理,降低银行对客户贷款的风险．实验结果表明,此算法对客户的资信评级具有良好的分类效果．     

港口与城市环境及资源的协调发展度研究——以大连市为例

随着我国港口和城市建设的不断发展,在生态环境和资源利用方面,港城间的矛盾日益明显,如何协调两者之间的发展已成为目前迫切需要解决的课题.以大连市为例,从建立港城协调发展度模型人手,对港口与环境及资源之间协调的程度进行评判,从而为港口和城市的可持续发展提供决策依据.     

基于灰色关联度理论对道路通行能力影响因素的分析

道路通行能力是反映道路交通特征的重要指标,也是道路交通规划、设计和管理的基础和依据.应用灰色关联度理论,分析了影响道路通行能力的关键因素,并针对这些关键因素提出了提高道路通行能力的相应措施.     

基于数据驱动的交通事故伤害程度影响因素 及其耦合关系研究

为准确识别影响山区高速公路交通事故伤害程度(TAIDME)的相关因素，本文构建随机森林朴素贝叶斯-耦合度模型(RFNB-CDM)对其进行研究。首先，处理2016—2020年云南省1760起山区高速公路事故数据，综合考量后，将涉及事故信息、道路信息、肇事机动车辆信息及驾驶人信息等4类18个相关因素作为初始特征进行研究，使用RF模型进行特征提取，并得到各因素对于山区高速公路交通事故严重程度(TASME)的重要性排序；其次，将新特征输入 NB 模型，对TAIDME的影响因素进行单因素分析；为改进原有模型不能对影响因素之间的关系进行准确刻画的缺点，本文引入耦合度模型并进行实例验证分析。结果表明：RFNB模型相较于RF和NB模型，得到的预测结果更加精确，分类性能分别提升5.56%和14.79%。其中，追尾碰撞、18:00-次日 6:00、事故车辆数2辆、下坡段、夜间无路灯照明、货运、大中型货车和直行匀速这8类因素存在时更易加重TAIDME，追尾碰撞和直行匀速这两类因素发生耦合作用时，最易导致重大伤害事故； 道路表面干燥、路侧金属防护和中央绿化带隔离这3类因素存在时可降低TAIDME，路侧金属防护和中央绿化带隔离这两类因素发生耦合作用时TAIDME最低。研究结论可为山区高速公路交通事故预防及降低山区高速公路事故发生后的伤害程度提供理论依据与决策参考。     

高速铁路列车运行图均衡性研究

以相邻间隔时间期望方差及相间间隔时间均值和方差为计算指标,描述车站的列车分布及顺序均衡性。运用均衡性指标矩阵及均衡度指标向量来评价列车实际与计划运行图的均衡性。结果表明,由于干扰影响列车间隔时间大小波动明显,列车到达均衡性整体优于列车出发均衡性,长沙南站时间间隔分布及顺序均衡性最差,衡山西站、株洲西站、长沙南站到发均衡度最差,应结合列车晚点情况重点考虑运行图结构优化。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

“客户中心”商业模式的出现,使得CRM成为企业的焦点,CRM中数据的挖掘也成为计算机领域的一个热点研究课题。在介绍了CRM和数据挖掘的基础上,从客户获取、交叉销售、个性化营销和客户保持等方面分析了数据挖掘技术在CRM领域中的应用问题。     

半刚性基层检测压实度超密研究

在对半刚性基层材料在施工及验收过程中所出现压实度超密现象的综合分析的基础上,结合工程实例,提出解决半刚性基层检测压实度超密的完善方法,具有重要的实践意义。     

决策信息为区间数的多属性群决策方法

为了解决群体决策过程中难以精准确定指标权重和专家权重,以及难以得到精确决策信息的问题,提出了一种基于集值统计和信息公理相结合的群决策方法.该方法将决策个体对各指标的决策信息采用区间数表示;用集值统计模型计算决策群体对各指标决策信息的综合评价值,在此基础上引入观点分歧度概念,以判定综合评价值的有效性;以有效的综合评价值作为决策群体期望的指标设计范围,根据信息公理计算各方案的信息含量来判断方案的优劣,并给出该决策方法的具体步骤.最后,通过实例说明了该方法的有效性;实验数据分析表明,该方法在群决策中避免了确定权重的复杂计算过程,降低了决策的复杂度,更加符合决策者的思维习惯.