船舶智能化网络资源中数据封包传送数学建模分析

传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。     

船舶主柴油机建模与仿真

船舶主柴油机作为船舶动力装置的核心设备,在船舶安全航行中有着至关重要的作用。对船舶主柴油机进行建模可以进一步研究柴油机的工况及性能,文章以7K98MC型柴油机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建柴油机工作过程的仿真模型,并对模型正确性进行验证分析。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

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。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

城市轨道交通网络拥堵易发点的识别及评价

在城市轨道交通物理拓扑层、设施能力层与客流分布层网络模型基础上,构建了多属性网络.阐述了网络拥堵易发点的网络拓扑、网络运输能力及网络客流等特征指标,并采用基于AHP-熵权法的组合权重法对拥堵易发点进行拥堵风险的辨识和评估,探究了网络拓扑结构、运输能力和客流需求之间的关联性.在北京轨道交通的实例中,识别的拥堵易发点多为衔接郊区线与市区线的换乘站.这验证了识别和评价方法的有效性和实用性.