基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

我国二代卫星导航系统定位技术研究

导航电文是卫星系统的一项关键技术,导航电文内容中卫星的星历反映卫星的在轨状态,主要讨论了第二代卫星定位导航系统的导航电文的内容设计和最小二乘估计方法在接收机定位中的应用。     

发动机系统可靠性分析与评估

针对发动机试验昂贵以及试验条件无法真实再现发动机使用环境的情况,提出利用“三包”信息作为评估发动机使用可靠性的数据源。以发动机完整数据服从的NHPP模型为基础,结合“三包”信息普遍存在的删失现象,提出新模型;该模型既适用于完整数据,也适用于删失数据。实例证明,利用该模型计算的参数与实际统计结果的误差小于2%,最后评估得到发动机的可靠性水平。     

信号交叉口车路环境对电动自行车释放膨胀特性的影响分析

电动自行车数量的急剧增长导致其在绿灯释放阶段膨胀特性明显,进而加重了交叉口的机非冲突、降低了车流的通行效率。利用视频轨迹提取技术,通过光流法的表现形式描述直行电动自行车在绿灯期间的膨胀特征,并根据其密度变化、膨胀差异和电动自行车对机动车的影响程度,确定出释放初期为主要研究时段;同时,提出了一种反映电动自行车膨胀变化的新型指标膨胀度,分别通过线性相关分析、秩相关性分析和偏相关分析,确定了车路环境中影响膨胀度的动态因素和静态因素;最后基于6个信号交叉口的实测数据,建立各因素与膨胀度的数学关系模型,并结合实际交通条件,给出不同车路环境下电动自行车的管控措施与渠化方法。研究结果表明：车路环境中的电动自行车流量、机动车流量、电动自行车过街距离、非机动车进/出口道宽度、机非分隔带设置情况这5种因素对膨胀度的影响能力各异,右转机动车流量与膨胀度相关性最高。此外,动态因素与膨胀度之间具有确定的函数关系,存在电动自行车与机动车流量均衡效益最大的优势区域;静态因素的差异会导致电动自行车膨胀形式的变化;膨胀度可与动态、静态因素构建复合函数模型。研究成果可为混合交通流的渠化设计和信号配时提供理论依据和技术支持。     

柴油机车辆冒黑烟故障的原因分析

通过控制环境温度和中冷后进气温度,对某柴油发动机进行单变量因素台架试验,并对其结果影响进行分析;同时结合整车匹配设计与ECU数据标定,分析车辆运行过程中冒黑烟的原因及提出相应解决措施。     

智慧出行MaaS大数据云平台体系架构和实践

介绍八维通科技有限公司已建的智慧出行数字票务服务平台的体系架构,并创新推出在交通出行大互通大覆盖需求下的智慧出行MaaS大数据云平台的构架设计。智慧出行MaaS大数据云平台采用企业运营数据中台的模式构架,以标准化采集为基础、开放架构为抓手、数据总线为主线,标准化的数据为基石、TT大脑为指挥中枢,安全可靠的支付服务为宗旨。云平台构架着重将差异化的需求进行共性化抽象,实现差异化的服务内容和不同支付方式接入时进行统一规范的运营支撑。目前,云平台构架和功能已在近20个城市上线运营和商用,验证了云平台构架的合理性和可靠性。     

Using GPS-data to determine optimum electric vehicle ranges: A Michigan case study

Fuel-switching personal transportation from gasoline to electricity offers many advantages, including lower noise, zero local air pollution, and petroleum-independence. But alleviations of greenhouse gas (GHG) emissions are more nuanced, due to many factors, including the car’s battery range. We use GPS-based trip data to determine use type-specific, GHG-optimized ranges. The dataset comprises 412 cars and 384,869 individual trips in Ann Arbor, Michigan, USA. We use previously developed algorithms to determine driver types, such as using the car to commute or not. Calibrating an existing life cycle GHG model to a forecast, low-carbon grid for Ann Arbor, we find that the optimum range varies not only with the drive train architecture (plugin-hybrid versus battery-only) and charging technology (fast versus slow) but also with the driver type. Across the 108 scenarios we investigated, the range that yields lowest GHG varies from 65 km (55+ year old drivers, ultrafast charging, plugin-hybrid) to 158 km (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only). The optimum GHG reduction that electric cars offer – here conservatively measured versus gasoline-only hybrid cars – is fairly stable, between 29% (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only) and 46% (commuters, ultrafast charging, plugin-hybrid). The electrification of total distances is between 66% and 86%. However, if cars do not have the optimum range, these metrics drop substantially. We conclude that matching the range to drivers’ typical trip distances, charging technology, and drivetrain is a crucial pre-requisite for electric vehicles to achieve their highest potential to reduce GHG emissions in personal transportation.     

基于Delphi7的GPS数据采集器的实现研究

利用Delphi7和Jupiter 021 OEM板,开发一套GPS数据采集软件.该软件能够动态显示各可视卫星的卫星号、信号强度及信号的空间分布;以北纬、东经、海拔高度表示的三维定位结果及描述几何拓扑误差的HDOP、PDOP、VDOP等误差放大因子;生成动态存储NMEA-0183原始语句及其数据提取结果的文件,为今后分析接收机性能,确定GPS数据采集时段、采集位置,进行定位结果的优化处理等方面提供数据.     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。