基于轨迹聚类的路网构造

随着定位设备的普及以及大规模移动轨迹数据的快速涌现,使得基于移动轨迹的数据挖掘和知识发现研究变得越来越热,其中一个有价值的研究方向是从GPS轨迹中抽取路网结构.然而如何有效地从轨迹数据中探测交叉口并进而构造路网却是一个难以解决的问题,针对此问题提出了一个基于轨迹点聚类的交叉口探测算法,以及在此基础上的路网快速构造方法.实验结果表明,算法能够有效地确定交叉口的位置及数量,且利用探测到的交叉口能够实现路网结构的快速构造.     

路段变长划分的动态聚类方法

路段的合理划分是开展路面养护和管理的基本前提。文章对通常的定长为1km的做法进行了分析,指出不足,进而引进了动态聚类方法,阐述了其应用思路,建立了路段变长划分法。最后,论述了该法的意义,还进行了实例验证。     

基于K-means聚类算法的研究

原始的k-means算法是从样本点的集合中随机选取K个中心,这种选取具有盲目性和随意性,它在很大程度上决定了算法的有效性．为消除选取初始中心的盲目性,应充分利用已有数据样本点的信息．采取对数据进行预处理的方式来选取初始中心．实验证明新的初始点的选取不仅提高了算法的计算效率,也提高了算法最终确定的聚类的精度．     

基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制研究

BBS作为信息交流的重要载体,包含了海量的各方面的信息,如何从中快速的寻找到有用的信息是一个亟待解决的问题.提出一种基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制,并给出具体的实现方案,从实验结果可见,分类效率和效果均良好.     

基于C均值聚类算法的交通时段划分方法研究

根据小时交通量实现交通时段的划分不能满足交通需求,对以分钟为单位的车辆数变化特性进行研究成为当务之急。首先确定了合理的数据分析周期为5~10m in。根据C均值聚类算法能根据数据的相似性度量将数据集划分成一定数目的子集,设计了基于C均值聚类算法的交通时段划分法。利用实际数据验证了方法是准确可靠的。     

基于多尺度空间聚类的经济区域划分研究

传统的聚类方法能够自动实现类型的划分,但其只考虑空间对象的属性特征,忽略了空间对象之间位置的邻近性。在尺度空间理论基础上,利用多尺度空间聚类方法,同时兼顾空间对象间的空间相邻和属性相似这两个特征,使得在空间尺度由小变大的过程中,具有高度空间相互依赖关系的空间对象相互融合,得到不同空间尺度下的区域划分结果。并以福建省67个县市1990—2004年历年的人均GDP数据分析为例,进行了全省的经济区域划分应用试验。结果表明与实际的区域经济发展情况相符。该方法能够综合考虑空间位置邻近性和属性特征相似性的聚类要求,使得聚类结果更加合理,为制定区域经济持续发展战略提供依据。     

基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分

现有多时段划分方法大多只考虑时间维度下交通流宏观变化,即大范围趋势变化规律,未能考虑交通微观变化下的波动情况。针对这种情况,深入分析交通流的宏观和微观变化,提出了基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分方法。选取济南济泺路—汽车厂东路交叉口对提出的方法进行了验证,实验结果表明与传统方法相比,该方法能更好的适应实际交通流的变化趋势。     

基于k-means的量子微粒群动态聚类

k-means算法原理简单、收敛速度快,但易陷入局部最优,且须将聚类的类簇数作为先验知识,为此,引入量子微粒群与k-means算法结合,提出了一种改进的动态聚类算法。改进算法具有量子微粒群的全局搜索能力,且对每个粒子采用k-means进行优化,从而加快算法的收敛速度。通过适应度函数值的调整,算法在聚类中能够搜寻到最优类簇数,这样类簇个数和中心就不受主观因素的影响。实验表明,算法有效。     

一个基于k-means算法的聚类

用k-means算法对二维数据进行聚类分析,并用C#语言实现了该算法。先按照样本点的距离进行初始划分,然后再按照各样本点和初始中点的距离远近进行聚类。结果表明,k-means算法对二维数据的聚类是有效的,实现该算法的程序对二维数据的聚类具有通用性。     

基于VMS的特殊地形城市路网可靠性动态交通仿真

以动态交通仿真软件VISSIM为基础,以路网可靠性算法为核心,建立了一个面向特殊地形城市的路网可靠性影响评价的动态交通仿真平台,提出了特殊地形城市路网可靠性评价指标和算法.以兰州市为例,通过实例分析证明了该方法的正确性.     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

基于交通效率的城市公共交通路网研究

城市公共交通路网布局是影响公共交通效率非常重要的因素,本文在满足交通需求、环境约束、能源约束的前提下,研究了公共交通效率最大化的公共交通路网布局模型,并提出了运用遗传算法求解模型的思路和基本步骤.     

基于网络流量的P2P动态检测方法

随着目前的P2P应用开始采用随机端口、隧道和加密等技术,传统检测方法的识别率逐渐降低.针对这一问题,提出了一种基于网络流量的P2P动态检测方法.该方法通过分析网络流量对不同检测方法的误报率和漏报率的影响,采用流量阈值机制动态地选择检测方法,并通过将负载均衡的思想运用于流量阈值的调整,实现了一种变步长的自适应算法,提高了...     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

基于K-means++的无线传感网能量高效分簇协议

针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分簇并采用S_Dbw聚类评价指标挑选其最优分簇,在簇的建立阶段,从每个簇中选取簇内剩余能量最高的节点作为簇首;在数据传输阶段,基于节点间的通信代价使用Dijkstra算法来寻找每个簇首到汇聚节点的最优路径.仿真结果表明:该协议可降低节点与汇聚节点之间数据传输的能耗,延长传感网的生命周期,并且在整个网络能量处于较低水平时也可以较好的覆盖整个监测区域.     

Dynamic evaluation of traffic flows on city roads

This paper presents an analysis of the random fluctuations, deferred conduction effect and periodicity of road traffic based on the basic features of road networks. It also discusses the limitations of road network evaluation theories based on road "V/C". In addition, it proposes a set of theoretical and technical methods for the real-time evaluation of traffic flows for entire road networks, and for solving key technical issues, such as real-time data collection and processing in areas with no blind zones, the spatial-temporal dynamic analysis of road network traffic, and the calibration of key performance index thresholds. It also provides new technical tools for the strategic transportation planning and real-time diagnosis of road traffic. The new tools and methodology presented in this paper are validated using a case study in Beijing.     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的, 其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题, 为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求, 提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法（HCR）, 它建立在普通聚类算法的基础上, 并进行了一系列扩充. 针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率. 此外, 还将HCR算法与其他算法进行对比实验, 结果表明该算法具有较高的查询效率.