基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.      

基于船种聚类的航道通过能力量化方法

为准确计算航道通过能力,针对单双向通航方式并存的混合通航航道,建立了基于船种聚类的航道通过能力量化模型.根据海港航道通航管理规则,对不同船舶种类进行分类,通过聚类算法确定船舶种类特征及其分布概率.与传统航道通过能力计算方法相比,对不同种类船舶所占航道资源分别附以不同权重,同时考虑船舶通航方式改变对航道通过能力的影响,能够更加准确地量化航道通过能力.应用天津港大沽沙航道数据进行了实例分析,目前航道实际月通过船舶约为1 905艘次,计算得到大沽沙航道月通过能力为2 350艘次,并且与港口公共混合通航航道通过能力计算结果4 455艘次/月相对比,前者的结果更符合实际情况,后者的结果明显大于实际航道通过能力.结果表明,基于船种聚类的航道通过能力量化方法能更加准确地反映航道实际情况.      

考虑泥沙骤淤影响的航道通航标准研究

随着我国海上运输业的快速发展,港口的泥沙骤淤问题也日益严重,对船舶的正常通航造成了不良影响。本文首先阐述了泥沙聚淤的特点,分析了泥沙骤淤影响的航道通航标准原则,结合我国黄骅港综合港区的实际通航情况,分析了泥沙骤淤影响下的航道通航标准,希望对相关研究领域提供帮助。     

基于特征的全船焊接工时聚类分析

以某型船全船焊接信息为样本,首先验证了数据样本服从对数正态分布;再以距离作为度量标准,对焊接信息进行基于不同距离测量方法的聚类分析,并重点对比平方欧氏距离和夹角余弦距离的聚类树形图,得出全船焊接信息合理的聚类数目;最后对每个类进行物理信息的解释,得到完整实用的基于特征的全船焊接工时估算标准,为新型船经济性论证及方案选型提供快捷、可靠的依据。     

基于无线传感器网络的运动目标检测动态聚类图

有效的目标跟踪需要积极的传感器节点对运动目标群实行跟踪。与单目标跟踪相比,聚类在效能上有显著提高。本文提出准确的相干和非相干运动模式下目标的聚类,采用隐式动态时间框架来评估在创建连接组件加权图的目标关系史。该算法采用目标跟踪中定位算法的关键特征,即估计当前和预测的位置来确定移动目标的方向和距离的关系。模拟结果显示,通过动态调整历史窗口大小和预测目标之间的关系,可以显著提高聚类的准确性并减少运算时间。     

基于模糊聚类与灰色关联的舰船装备技术状态评估方法

针对舰船装备维修管理中的技术状态评估需求,给出等效装备概念,构建基于模糊聚类分析的等效装备模型,并结合灰色关联评估理论,提出一种基于模糊聚类与灰色关联的舰船装备技术状态评估新方法,细化了相应的算法流程及实施步骤,从而解决舰船装备维修前后技术状态的分类与辨识问题。大量实例应用分析表明:该方法具备较好的实用性,在实际舰船装备维修工程及其信息管理系统中具有很好的推广应用前景。     

基于联合调度优化模型的共享汽车分析

共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为...     

粘连蚕卵图像分离算法研究

针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。     

基于电动出租车数据的充电桩选址聚类方法比较

为有效降低出租车运营企业及经营者的经济成本,通过分析出租车的卫星轨迹数据,比较和选取用于电动出租车充电桩选址规划的聚类方法。以上海市电动出租车充电站的选址规划为研究对象,分别基于孤立森林和聚类算法设计异常值检测方法,对相关时段的出租车卫星数据进行清理以及数据可视化处理;比较层次聚类（Agglomerative Clustering）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、K-means聚类、Mean-Shift聚类以及谱聚类（Spectral Clustering） 5种算法的聚类效果,并选取K-means算法作为充电桩选址规划参考算法。从城市区域划分及企业运营角度确定充电桩选址方案,为未来上海市区电动出租车充电桩的数量和容量配置提供设计依据。     

CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法

在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。