基于聚类和优序图法的事故再现结果融合方法

科学合理地融合多个事故再现结果具有重要现实意义，针对现有事故再现结果融合方法不能处理结果中包含潜在风险区间的问题，采用聚类算法与优序图法相结合的方式对多个事故再现结果进行融合。首先提出基于聚类的基础融合法，其先离散多个事故再现结果，再对离散后的数据进行聚类得到类结果，最后整理聚类结果可得融合结果。基础融合法操作简单、高效但不能处理再现结果中的潜在风险区间。进而通过引入优序图法提出基于优序图法的改进融合法，所提改进方法先从基础融合法的结果中得到各聚类区间概率与各聚类中心之间的距离表，并根据距离表中的距离极值将距离分段；再按照正态分布原则可知，各聚类中心之间的距离十分接近，现遵循距离越小分值越高的前提给予每段距离一定分值，距离表可根据分值得到各聚类中心的权重计算表;然后对权重计算表使用优序图法计算出各聚类中心的权重即各聚类区间权重；最后结合各聚类区间概率及其对应的权重得到融合结果。数值算例与真实案例均表明:改进融合法不仅可高效融合再现结果，还能识别出潜在风险区间并降低其在融合过程中的影响，从而提升融合结果的客观性，得到更理想的符合正态分布的结果，为融合包含潜在风险区间的多个事故再现结果提供有效解决方案。     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多类信息对机场出站乘客交通方式选择的影响

在机场设置可变信息板(Variable Message Signboard, VMS)提供站台排队时间、道路拥堵状 况和车内拥挤度等信息，引导乘客在原有决策的基础上做出最优交通方式选择。根据出行信息 获取的顺序将决策过程分为两阶段，第1阶段是在自身经验或手机导航信息条件下进行初始交通 方式选择，第2阶段考虑到VMS信息对乘客的影响，建立基于巢式Logit模型的乘客交通方式转 移模型，利用全概率公式将两阶段信息数据融合，得到乘客交通方式选择结果。通过数值模拟验 证模型的可用性。结果发现：将信息质量足够高的等车时间信息、道路拥堵时间和车内拥挤度信 息结合有利于提高公共交通利用率和系统运行效率，可使公共交通利用率提高3%，系统运行时 间减少13.8%；道路拥堵越严重，路上拥堵时间信息的提供对乘客的交通方式选择影响越大；交通 需求较小的情况下提供VMS信息有利于提高机场巴士利用率。     

基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测

纯电动汽车行驶里程预测是驾驶者最关心的问题之一，为解决现有预测算法模型精度低、相对误差大的问题，本文采用融合片段回归与单点分类的机器学习方法对行驶里程进行预测.以真实车辆各项状态参数、环境信息等作为输入，通过聚类和过滤封装式特征筛选，提取最优特征集合，并基于行驶片段样本量选择预测方法，通过对环境温度和电池健康状态(SOH)进行分层耦合提高片段回归预测精度，通过单点分类和片段回归预测模型融合优化最终预测结果.行驶里程测试集预测结果中均方根相对误差(RMSRE)为0.035，平均相对误差为1.71%，能够精确稳定地实现行驶里程预测.     

小样本条件下一种旋转机械振动状态阈值的确定方法及应用

针对旋转机械振动状态阈值设定时数据样本不足的情况,给出了一种基于Bayes-随机加权法的阈值确定方法.该方法综合运用了随机加权法、Bayes理论和验前信息融合技术,实现小样本条件下的振动特征值统计参数估计.通过与经典统计法和随机加权法的仿真对比研究,证明了其在小样本统计参数估计应用中的优越性.对离心泵机组故障模拟平台进行了整机振动状态阈值确定实验,能有效的实现设备振动状态评估.     

信息融合技术在交通事件自动检测中的应用

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。     

基于测试数据的公交车分时段排放物排放速率估算方法

通过数据融合的方法,利用交通管理系统产生的公交车运行数据和尾气排放试验产生的测试数据,以细分的速度区间作为融合通道计算出公交车对应HC、CO、NOx排放物的分时段排放速率(g/s)和全天排放总量,并对数据融合的原理以及适用性、代表性、融合通道的选择等问题进行了讨论。提供了可以与车流量结合,对机动车排放的时空分布进行估算的一种方法。     

基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法

针对集装箱码头数字信息整合及可视化能力不足的问题,在融合港区实时视频数据的基础上,提出一种基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法.该方法将港区监控视频进行实时提取及处理,运用关键帧抽取、图像预处理、图像变换、图像匹配以及图像融合等技术,完成视频数据的实时全景拼接,最后将全景数据与数字舱硬件设备进行对接,实现码头生...     

船舶结构分布式测量系统及其模型

基于船舶挠性结构变形测量的现状、捷联惯导系统的应用现状和目前光纤布拉格传感器可复合使用、波长编码的独特优点,本文提出采用捷联惯导系统与分布式光纤布拉格光栅组成对船舶结构进行变形测量和健康监测的设计方案,分析了可行性,并建立了由捷联惯性系统和光纤布拉格传感器组成的光电多传感器初步测量模型.     

交通信息融合六级功能模型设计

智能交通系统在城市交通领域中的应用已越来越广泛,信息融合技术已成为交通领域的一项研究重点。在简单介绍信息融合系统的各种分级功能模型的基础上,将信息融合领域的六级功能模型应用于交通运输信息融合系统中,设计出交通领域信息融合六级功能模型各级的内容和功能,对于交通信息融合的模型设计有一定的指导意义。