基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

船-机-桨工况配合分析的三维图解法

三维图解法根据螺旋桨水动力特性的数学模型为运动状态参数的二元函数,用数据作图软件得到三维图,实现船-机-桨工况配合特性的可视化分析,是原有平面图解法的拓展.文章以实例说明该方法在稳定配合和过渡配合分析中的应用.     

洋山深水港区进港海堤变形观测及分析

为了解洋山深水港区西港区A区陆域形成对进港海堤的影响,自2006年10月初开始对进港海堤进行变形观测,此项工作至今仍在观测中.根据2006年10月至2007年12月,15个月的观测资料,阐述东海大桥进港海堤的变形观测方法与精度,同时,结合地质资料分析变形观测的数据.     

交通模型的价值

在既有规划编制导则中,已经明确交通模型和交通需求分析是综合交通体系规划、轨道交通线网规划的重要工作内容。交通模型的价值并非仅仅体现在预测结果和精度上,更在于编制过程中对交通特征和供需关系的分析,对战略方案、系统方案的指导、解释、论证的作用上。但在现实规划编制中,模型的地位和价值在丧失,日益成为项目成果中的摆设品,难以支撑交通需求深入分析,并与战略构思、方案制定相脱节。与此同时,规划实践、大数据、交通模型的发展趋势,亟须重新审视模型的价值,提升模型精细化的定量分析水平。最后,从机制保障、应用推广、功能拓展、科研攻关等方面,提出促进模型价值提升的相关建议。     

基于数据挖掘的客运营销与优化系统分析

用数据挖掘技术对我国铁路客运信息进行分析和处理,从而促进铁路客运市场营销策略的灵活调整,并根据分析结果对客运营销旅客列车在开行方案上进行优化,这有利于铁路客运主管部门的管理和决策,为铁路客运争取更大的经济效益和社会效益。     

基于长间隔大规模数据的地图匹配算法研究

随着GPS定位技术应用的日益推广,GPS技术被大量应用于公交车辆及出租车辆的定位与预测.公共交通调度中心的数据量和处理负荷将变得非常巨大,而且租用电信无线网络的费用也很高.如何使用尽可能少的数据得到比较好的定位信息和节约计算资源就成为我们面对的一个重要课题.针对杭州交通调度中心的出租车和公交车的大间隔定位信息,本文提出了一种将基于权值,道路拓扑和最优路径选择相结合的综合地图匹配算法,并应用于实际,取得了很好的效果.     

Excel在利用公交IC卡数据构造换乘矩阵中的应用

公交IC卡的应用,不仅方便了乘客出行,也为城市交通规划相关数据的采集提供了一种新的调查统计手段.针对当前城市公交IC卡在换乘矩阵构造过程中存在的信息量大、处理困难的问题,利用Excel软件强大的数据处理功能,对大量的IC卡信息进行了有效地处理,成功地构造了城市公交换乘矩阵,使其成为公交换乘枢纽规划的一个重要参考依据.     

Efficient missing data imputing for traffic flow by considering temporal and spatial dependence

The missing data problem remains as a difficulty in a diverse variety of transportation applications, e.g. traffic flow prediction and traffic pattern recognition. To solve this problem, numerous algorithms had been proposed in the last decade to impute the missed data. However, few existing studies had fully used the traffic flow information of neighboring detecting points to improve imputing performance. In this paper, probabilistic principle component analysis (PPCA) based imputing method, which had been proven to be one of the most effective imputing methods without using temporal or spatial dependence, is extended to utilize the information of multiple points. We systematically examine the potential benefits of multi-point data fusion and study the possible influence of measurement time lags. Tests indicate that the hidden temporal–spatial dependence is nonlinear and could be better retrieved by kernel probabilistic principle component analysis (KPPCA) based method rather than PPCA method. Comparison proves that imputing errors can be notably reduced, if temporal–spatial dependence has been appropriately considered.     

公路工程施工资料的管理流程探讨

公路工程施工资料收集、整理、编制工作是贯穿于公路建设工程始终的一项重要工作，鉴于此，阐述公路工程施工资料收集、整理、编制的方法，对相关管理流程做了梳理，以促进公路工程施工资料管理。     

基于优化模型及多重数据处理的舰船污损监测法

针对目前舰船污损监测受环境和航行状态限制而无法实现连续监测的问题,提出了一种基于优化模型并对数据进行多重处理的舰船污损监测法。首先对轴功率与航速关系监测模型进行优化,将现有一维模型提高到更大航速区间内成立的二维模型。然后采集相关数据,根据其采集条件进行数据筛选及数据修正的多重处理,提高监测的连续性。其次建立污损阀值,与计算结果对比分析得到监测结论。最后将实船应用的监测结论与船体污损情况对比,验证了该方法的可行性和有效性。