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。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

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人们对交通流状况的判断常常是比较模糊的,本文根据实测快速路交通流数 据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,分别把交通流分成了2类、3类和6类.论文对实验结果进行了分析,并给出了适用于北京快速路交通流状况分类的一些关键参数.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;速度对交通流分类的影响最大,其次是占有率,流量的作用最低;除了在速度很高、速度很低或者占有率很大的情况下可直接判断交通流状况,其他情况下需要根据交通流三个变量来综合判断.     

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.     

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。