公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

阶梯形丁坝区明槽紊流脉动流速的空间相关结构*

阶梯形丁坝在航道整治中应用广泛，脉动流速的空间相关结构是紊流相干结构的重要组成，可有效反映阶梯形丁坝区的流场特性。基于阶梯形丁坝区明槽紊流PIV流场测试资料，分析阶梯形丁坝区脉动流速空间自相关结构与互相关结构的分布特性，研究脉动流速空间相关结构沿主流、水深及槽宽方向的变化规律。结果表明：纵向脉动流速自相关系数Cuu与垂向脉动流速自相关系数Cvv均为正值；自相关系数在0.3~0.9区间内的等值线，其分布范围随着水深增加而减小，随着与丁坝距离的增大而增大；近坝区纵、垂向脉动流速互相关系数Cuv与垂、纵向脉动流速互相关系数Cvu云图在丁坝下游约一级丁坝坝长范围内出现基本对称的正负分区现象；一级丁坝附近Cuv及Cvu云图中相关性较强的等值线分布范围在近坝区较大而水槽中心较小；水槽中心附近，脉动流速空间互相关系数绝对值较大的等值线基本分布在二级丁坝上方，Cuv为正，Cvu为负。     

海员避碰行动各指标相关性的多元回归分析

在获取大量海员避碰行动样本的基础上，通过建立多元线性回归的数学模型，分析了转向时机、转向幅度、目标船舷角、会遇两船的船速比等4个指标与目标船最后通过距离之间的相关性大小，结论对海员避碰行动决策有一定的参考价值。由于样本是在对海员进行航海模拟器训练中获得的，从而说明了用航海模拟器来研究避碰行为的可行性以及STCW公约强化模拟器训练的必要性。     

水中目标回波亮点时空相关与脉间相关特性研究

信号相关分析是时域和空域中一种基本的，但又是重要的信号分析方法，本文介绍了水下目标回波时空相关特性分析和脉间相关特性分析的基本原理，并给出院高频回波测试系统获取的海试数据的处理结果。     

动物的定向和导航原理以及时空感觉

本文综合介绍了动物的定向和导航,以及动物定向和导航的神经生物学机制.在此基础上,本文讨论了动物的时空感觉.通过讨论我们发现有些动物的时空感觉和我们人类很不一样,原因在于其神经元细胞连接方式和工作模式和我们不一样,这值得我们进一步探讨.     

GTM的压实原理及设计指标与路用性能的相关性分析

GTM的设计思路提出解决目前汽车触地压强不断上升的途径,应用GTM减少沥青路面在重载交通下出现车辙、推移等剪切破坏.试验证明,沥青路面的表现与GTM的设计指标存在良好的相关性,因此GTM具有很好的推广价值.     

关联规则挖掘算法

本文提出了数据挖掘中的时间余度、空间余度、时空复杂度和用户期望满意度等概念,并对它们进行了量化定义;给出了基于上述概念的关联规则挖掘算法AACE;针对算法进行了实验,证明了算法的有用性和应用价值。