A New Algorithm for Mining Frequent Pattern

Mining frequent pattern in transaction database,time-series databases,and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research.Most of the previous studies adopt Apriori-like candidate set generation-and-test approach.However,candidate set generation is very costly.Han J.proposed a novel algorithm FP-growth that could generate frequent pattern without candidate set.Based on the analysis of the algorithm FP-growth,this paper proposes a concept of equivalent FP-tree and proposes an improved algorithm,denoted as FP-growth,which is much faster in speed,and easy to realize,FP-growth adopts a modifeid structure of FP-tree and header table,and only generates a header table in each recursive operation and projects the tree to the original FP-tree,The two algorithms get the same frequent pattern set in the same transaction database,but the performance study on computer shows that the speed of the improved algorithm,FP-growth,is at least two times as fast as that of FP-growth.     

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

钢筋混凝土框架小震时程可靠度参数敏度分析

采用时程可靠度算法，对小震作用下影响钢筋混凝土框架抗侧向变形能力时程可靠度及其梁、柱单元承载能力时程可靠度的结构参数随机变量进行了敏度分析，并讨论了地震地面运动加速度切口随机变量相关系数的影响，结果表明，构件截面尺寸、层质量、配筋率和钢筋强度变异对框架梁、柱承载能力时程可取指标影响较大；钢筋混凝土弹性模量、构件截面尺寸和阻尼比变异对框架抗侧向变形能力时程可靠指标有较大影响．     

一种混合评价模型在综合客运枢纽客流组织服务水平评价中的应用

提出将模糊综合评判法与决策中的模糊层次分析法和熵技术结合,建立混合熵权模糊综合评价决策模型,用于城市综合客运枢纽的客流服务水平的评价。此模型兼顾主观偏好和客观实际,结果表明该模型具有合理性与有效性。     

考虑乘客感知的公交驻站和限流组合策略研究

为了预防公交“串车”现象,提高乘客感知满意度,基于预测控制提出一种考虑公交乘客动态感知的驻站与限流组合策略. 建立以公交线路上总乘客感知等待时间最小为优化目标的预测控制决策模型,运用差分进化算法求解目标站点的最小驻站时长和限流人数. 建立元胞自动机仿真模型,对比不考虑乘客感知的驻站、限流、驻站—限流策略与考虑乘客感知的驻站—限流策略的控制效果. 通过5 组情景实验,对比了考虑乘客感知和不考虑乘客感知的驻站—限流策略对线路乘客到达率和下车比例波动性的适应性. 实验结果表明,考虑乘客感知的驻站—限流策略更有利于减少乘客感知等待时间,对线路乘客到达率和下车比例波动性具有较优的适应性.     

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟。仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略。该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法。     

轨道交通客流预测四阶段法的改进

从交通生成、交通分布、交通方式划分等3方面指出了轨道交通客流预测四阶段法的不足,提出按出行目的对区内和区间的交通分布分别建模,对原来没有轨道交通的城市,采用二阶段的轨道交通方式划分对规划中的轨道交通客流进行预测,建立了区内、区间分布模型。并对分布模型的改进方法进行了验证,改进分布模型较原重力模型对样本OD的模拟更精确。     

最大频繁模式的挖掘算法

挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。采用Apriori类的候选生成-检验方法或基于FPTree的挖掘方法需要产生大量候选或动态创建大量条件模式树,代价太高。因此,提出一种挖掘最大频繁模式的新算法。该算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘,既不需要生成候选也不需要创建条件模式树,提高了挖掘效率。     

天津航空旅客2006年流失预测及流失原因剖析

本文应用天津航空旅客流失调查的统计数据,总结天津航空旅客流失的客观因素,对流失原因的主观因素方面进行剖析,并对2006年天津机场旅客吞吐量和2006年航空旅客流失数量作出预测,估算了天津航空市场容量.对天津机场规划发展和航空公司开展航线运营、调整运量提供理论依据和数据支持.     

北京南站高铁旅客特征与接驳交通体系改善

以京沪高铁开通为背景,对北京南站高铁客流特征和接驳交通体系存在的问题进行研究。首先,从职业构成、接送站人数、出行目的、接驳交通方式选择等分析了高铁旅客的特征。然后,对京沪高铁开通前后北京南站外围路网,以及地铁、公共汽车、出租汽车、社会车辆等接驳交通体系运行状况进行阐述。最后,针对高铁客流冲击下北京南站东西区车流量分布不均衡、落客区秩序混乱、出租汽车候车旅客滞留、夜间接驳交通能力不足等主要问题提出了改善建议。