驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

农村公路发展总量预测

以县域社会经济及农村公路为研究对象，利用宏观经济指标及行政村数、农村公路里程、条数等，构成相关分析的样本量，通过散点分析与拟合，建立多因素关联分析经验回归模型，以此进行经济欠发达县域(特别是我国中西部地区)的农村公路发展总量里程的预测。     

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。     

企业经济效益灰关联评价数学模型

从系统观点出发探讨了铁路物资供销企业经济效益的灰色系统的灰关联评价的数学模型，详细说明了经济效益灰关联评价模型的原理及实现步骤。     

大型图的割集算法研究

割集的概念与性质在网络问题的研究中受到广泛重视,但目前的割集搜索算法可操作性较差.提出了一种适合大型图的割集搜索算法CSA-CJ,利用二进制数分割无向图的顶点集,通过对子图各顶点的关联集的运算产生相应的割集.该算法简单适用,易于用计算机实现,尤其适合于大型图的割集搜索.     

高速公路路堤填土工程适宜性评价方法的探讨

路堤填筑是高速公路路基工程的一个重要环节，路堤填土工程适宜性研究尤为重要，基于高速公路路堤填土工程性质的分析，提出了填土工程适宜性评价的一种方法，分析了其可行性和难点，以广东西部沿海高速公路某试验段为例，进行了工程适宜性评价。这将对高速公路路基施工提供新的理论依据。     

一种基于概念层次数据库挖掘一般化关联规则的算法研究

从数值型数据库中挖掘出关联规则是一个很有应用前景的课题。在实际中，通常属性内还存在更高层次的概念抽象，即呈现出层次结构。本文基于这一结构，首先将原来的数据库扩展成层次数据库，然后提出了从此数据库中，挖掘出更一般关联规则的方法。运行实例表明了本文提出方法的有效性。