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。     

改进AHP和灰色聚类在装备战损排序中的应用

针对武器装备系统战损的抢修排序问题,应用改进层次分析法（AHP）确定指标权重的同时,并提出了战损装备抢修排序的递阶层次结构模型;然后运用灰色聚类方法,构造评价函数,综合决策战损装备抢修排序。通过实例验证,将改进AHP与灰色聚类方法相结合,取得了较为满意的结果,为战场指挥员抢修决策提供帮助。     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

基于模糊聚类和手机定位的高速公路车辆信息采集

高速公路交通信息在高速公路管理中起着重要的作用.首先介绍了几种常用的手机定位技术,并在定位精度及设备成本方面进行了比较.在借助通信网络得到高速公路上车载手机的连续位置的基础上.采用模糊聚类分析方法分析计算得出车辆的位置、速度及车型信息,并利用MATLAB进行仿真研究,验证了该方法的有效性.     

城市道路基础设施建设时序规划方法及实践

城市道路是城市可持续发展的必要支撑,也是建立和维系城市交通供需平衡、缓解交通拥堵的基础条件。目前,城市道路建设存在前期缺乏科学的建设时序评价及比选,建成后缺少效益评估等问题。文章综合考虑建设项目所在区位条件及设施水平,应用交通区位-节点重要度模型计算建设项目重要度,并采用聚类分析的方法,根据重要度计算结果将建设项目分为重要,次重要和一般重要建设项目集合,最后给出应用案例。     

车辆轨迹数据的若干处理方法研究

从智能车路协同系统的概念出发,介绍了车路协同系统下的数据采集标准及轨迹数据特点,研究了轨迹数据处理的若干方法,包括车辆轨迹重构、交通参数提取、轨迹聚类等。     

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网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.