数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。     

船闸服务水平概念的引入及其确定方法

船闸的通过能力包含质与量两个方面的因素，需要进行深入分析，以便在确定船闸通过能力时更为合理。结合苏北运河船闸近年的运行情况，参考道路服务水平的研究方法，引入船闸服务水平概念，并根据保证率来划分船闸服务水平等级以及利用日到船不均衡系数来推算船闸服务水平系数。实际上，对于高质量服务水平的船闸来说，其实际货运量只有其理想通过能力的30％左右。     

海洋浮体二阶非线性水弹性力学分析--二阶力对浮体振动时间响应的影响

采用前文建立的海洋浮体二阶非线性水弹性理论，在系泊浮体一阶及二阶主坐标计算的基础上，本文给出了系泊浮体梁一阶及二阶主坐标的时间响应，分析了各运动模态受二阶力影响的规律，发现与纵荡、横荡或艏摇运动模态的对称特性相同并具有耦合效应的运动模态受二阶力的影响较大，而其它运动模态受二阶力的影响则较小。最后计算了浮体梁算例的垂向位移、弯矩和剪力的时间响应。得出了一些可供工程实践参考的结论。     

自动化集装箱码头集卡周转效率影响因素研究

外集卡周转时间长短是衡量码头生产服务能力的主要指标之一。针对自动化码头集疏港作业效率低的问题,研究外集卡作业模式和影响外集卡周转时间的因素。将影响外集卡平均周转耗时的因素归纳为集疏运箱量、堆场盘存量、海侧作业繁忙程度、集港时间安排和场站集疏运能力等10类。结果表明,协调集港时间,避免场站集中压车;平衡海陆侧生产,减少作业冲突;加强周边场站集疏运管控,减少闸口堵车;加强部门间协同,提升系统、设备稳定性等措施能够有效降低外集卡周转时间。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程,Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高.     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点,本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响,扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法,研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标,考虑车站作业间隔时间,不同作业类型列车比例等约束条件,建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明,不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大,分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间,提高车站通过能力.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

托运人在不同时空下的选择行为差异揭示

某一因素对托运人选择行为的影响会随着空间和时间变化. 既有研究多关注特定空间或时间的托运人选择行为,较少进行横向(空间)和纵向(时间)比较. 为探索托运人选择行为差异及变化规律,采集不同时空的5 个数据集,构建多类线性或非线性效用函数的多项 Logit 模型及混合Logit 模型. 结果表明：在空间维度,某一地区托运人选择行为与其他地区显著不同;在时间维度,伴随货运业快速发展,货运方式选择模型适用年限呈缩短趋势.