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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OWA与灰色聚类的城市轨道交通PPP融资风险评价方法研究

针对城市轨道交通PPP融资成本高、投资回收期长、不确定性因素多等特点导致整个融资过程充满风险,且难以进行科学的评价,进而增加风险评价难度的问题,提出基于OWA与灰色聚类的城市轨道交通PPP融资风险评价方法。首先从全寿命周期角度构建城市轨道交通PPP融资风险指标体系。然后基于OWA算子对专家决策数据按照降序的方式重新排序,消除极值带来的不利影响,加权得出指标的权重值。最后考虑指标的灰色性、信息不完整性,构建灰色白化权函数实现指标信息的透明化,完成对PPP融资风险的聚类分析。应用构建的模型对郑州地铁1号线一期工程PPP融资风险进行评价,认为该地铁工程PPP融资风险等级高,应重点关注前期策划、社会资本、政策环境、设计质量、成本超支、建设质量、残值7个主要风险指标的控制,以期为该项目融资风险管理提供建议,并进一步丰富城市轨道交通PPP融资风险的评价方法。     

基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

基于模糊聚类和识别的出租车合乘算法研究

针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚 类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人 数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出 行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘 的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增 加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增 大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以 提高出租车合乘成功率的有效方法.     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic FareCollection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。     

关于我国高速铁路票价机制改革对策研究

铁路客运票价市场化改革是铁路市场化运营的关键环节,建立健全高速铁路客运票价调整机制是铁路收益管理的核心要义。文章研究高速铁路客运票价最高限价调整机制,设计基于线路繁忙程度和区域经济发展水平的指标体系,利用Kmeans聚类算法、结合改进的通用匹配矩阵确立二者的匹配关系,并根据其在通用匹配矩阵中的所属区域,判断最高限价的调整方式,为高速铁路客运票价最高限价的合理化制定和调整提供理论依据。

     

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.     

基于机器学习算法的智能编组站5G天线参数规划

第5代移动通信技术（5G）具有连接速率高与系统容量大等优势,是编组站通信系统向未来演进的重要支撑. 为解决所涉及天线参数规划技术面临计算量大、效率和准确性难以兼顾的难题,基于CloudRT射线跟踪平台仿真场景信号覆盖情况,综合考虑通信基站天线角度选取及功率优化问题,提出一种基于机器学习算法的规划方法. 首先,基于重叠复杂度和聚类算法对天线角度参数聚类,并对聚类结果进行评估;其次,根据天线增益与角度的关系设计优化算法,简化天线角度参数组合的筛选过程;最后,在遗传算法中引入模拟退火算子求解最优功率组合,以江村编组站为场景进行验证. 研究结果表明：本文方法所得总功率比遍历算法高5.6 dB,所用时间为遍历算法的13.5%,同时实现了准确性和高效性,有望应用到未来高铁和编组站的5G系统中.

     

基于船舶动态群组的复杂通航水域碰撞风险评估

针对复杂通航水域船舶碰撞风险感知时空精细度不足、动态实时性不强等问题,提出了基于船舶动态群组的碰撞风险评估框架;在船舶轨迹数据预处理的基础上,构建了复杂通航水域船舶交通拓扑网络模型,表征区域内船舶碰撞风险的相互作用关系;考虑船舶动态时空变化特性,引入了谱聚类算法进行交通划分,界定船舶动态群组,并通过Davies-Bouldin指数进一步优化船舶动态群组划分策略;基于图论知识,引入船间干扰复杂度量化指标,建立了船舶动态群组风险评估方法,辨识复杂通航水域内船舶碰撞高风险区域;选取典型复杂通航水域——宁波-舟山港核心港区开展研究,采集该水域1个月的船舶交通流数据,评估了多船会遇场景下船舶碰撞风险状态。研究结果表明：通过自适应确定船舶动态群组划分方法,将水域内船舶划分为若干群组,简化船舶碰撞风险关系,同时保留全局范围内最主要的碰撞风险;所提船舶碰撞风险评估方法可保留全局84.98%的风险,与传统基于距离的聚类算法、K-means、层次聚类、带噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法等经典聚类算法相比,本文方法的保留风险值更大,并可以减少不必要的风险关系,在精度、群组紧凑性、尺度均衡性上综合效果最优,可有效降低虚警率、离散区域整体风险;进一步利用所提风险评估方法对8 640个的多船会遇场景的风险状态进行叠加计算,识别出的港区高风险区域与实际调研情况相符。