���ģ��ͨ��Ԥ�ⷽ���о�

随着交通信息化的快速发展,可供分析的交通流数据量越来越大,如何利用大规模交通流数据进行交通预测分析是智能交通的重要研究内容.为解决大规模交通流数据预测问题,本文提出了一种基于分层抽样与k均值聚类相结合的抽样方法,并与基于序贯最小优化方法的支持向量机结合,进行大规模交通流预测.实例分析结果表明,本文提出的聚类方法比现有抽样方法的抽样质量有所提高,基于序贯最小优化方法的支持向量机可有效提高交通流预测的精度.因此,本文提出的方法对于大规模交通流预测是有效的.     

聚类分析在商用车销售客户细分中的应用

选取了某商用车公司的部分销售数据,在SQL Server 2008中对数据进行了预处理,利用经典的K-means算法对其进行了聚类分析,按客户购买车的种类和地区进行细分,细分结果对于该公司制定有针对性的销售方案有着一定的参考价值。     

��ͨ��Ϣ�ɼ���WSN�ִ��㷨�о�

无线传感网是采集实时交通信息的重要工具.因其节点能量有限,必须设计高能效的分簇路由算法以延长网络周期.本文通过建立一种智能交通中无线传感器网络的应用模型,根据其特点和要求分析LEACH协议的优缺点并提出一种能量负载均衡的分簇算法.该算法对LEACH协议当中的簇首机制进行改进,综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置;建立簇间多跳路由机制以避免单跳通信的大能量消耗;创造一种簇重构方法,避免过于频繁的簇重构引起的不必要能量消耗.仿真结果表明,能量均衡算法可有效平衡节点能量消耗分布,延长网络生命周期,可很好的应用于基于WSN的ITS当中.     

基于模糊聚类理论的TBM施工围岩可掘进性分级预测模型

文章针对硬岩掘进机(TBM)在复杂地质条件下的可掘进性,进行了系统及定量的研究;基于模糊聚类理论和施工样本数据分析,建立了以掘进速率为分级指标,包括岩石单轴抗压强度、岩石完整性系数、围岩结构面与隧道轴线夹角和渗水量四项性质指标的可掘进性分级预测模型,将TBM施工围岩可掘进性分为好、一般和差三个性能等级;并在此基础上进一步细化模型粒度,以提高模型的精度和地质适用性。将所建模型应用于西秦岭隧道和大伙房水库输水隧洞工程实际工程效果表明,TBM掘进速率与由模型预测的掘进速率基本相吻合,验证了掘进性分级预测模型的可行性、科学性和有效性,进而对TBM的选型、设计和施工提供了重要的理论依据。     

Outlier mining based abnormal machine detection in intelligent maintenance

Assessing machine’s performance through comparing the same or similar machines is important to implement intelligent maintenance for swarm machine. In this paper, an outlier mining based abnormal machine detection algorithm is proposed for this purpose. Firstly, the outlier mining based on clustering is introduced and the definition of cluster-based global outlier factor (CBGOF) is presented. Then the modified swarm intelligence clustering(MSIC) algorithm is suggested and the outlier mining algorithm based on MSIC is proposed. The algorithm can not only cluster machines according to their performance but also detect possible abnormal machines. Finally, a comparison of mobile soccer robots’ performance proves the algorithm is feasible and effective.     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

水化学成分聚类法判别咸阳路站浅层地下水水力联系的应用

应用模糊聚类分析法,借助场地不同深度水样的水化学成分数据,对天津地铁2号线咸阳路站场地含水层内部各层地下水水力联系进行判别。分析结果将场地的地下水分为三类,其中#2,#3,#4水样取样深度的地下水联系较紧密,#1和#5水样取水层与#2,#3,#4水样的水力联系则相对较弱。它与现场抽水试验所得到的地下水分类结果一致,这为该场地的水文地质条件评价提供一定的理论依据。     

基于加权Kendall相关系数和序贯代理模型的有限元模型修正

为了提高桥梁结构有限元模型修正的效率和效果,提出基于加权Kendall相关系数和序贯代理模型的有限元模型修正方法.首先,建立基于目标响应误差和待修正设计参数灵敏度的加权Kendall相关系数指标,并采用凝聚层次聚类算法,合理确定待修正设计参数的数量和位置,保证待修正设计参数对目标响应具有合适的解耦能力;其次,为解决传统...     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持.将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素...