基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的GPS轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测.在此过程中,摒弃传统的基于交通流预测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法.该方法同时考虑路段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车GPS轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移矩阵,实现对拥堵路段的预测.真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.     

基于长短期记忆模型的交通拥堵预测方法

为了在交通拥堵预测算法中充分考虑各类因素的影响以及挖掘交通流数据隐含的深层特征,该文提出基于长短期记忆(Long-short term memory,LSTM)模型的交通拥堵预测方法。该方法充分考虑交通流特征、天气、节假日等因素,首先利用去噪自编码模型提取输入数据的核心特征,再使用LSTM模型长时记忆历史数据,二者结合对城市交通拥堵程度进行有效预测,通过与已有的交通拥堵预测模型进行对比,结果表明,该方法具有较高的预测准确度和鲁棒性,准确度能达到92%以上。     

一种面向XML文档的模糊关联规则算法

随着大量的XML数据的出现,给数据挖掘领域提出了新的挑战。传统数据挖掘算法是面向关系数据库和数据仓库的,不能直接用于XML文档的数据挖掘。本文从模糊集的基本理论入手,通过定义模糊概念软化属性论域的划分边界,提出了一种面向XML数据的模糊关联规则挖掘方法,并且使用Java语言实现,实验结果证明本文算法是正确的。     

基于数据挖掘的路网交通拥堵特征分析

交通拥堵的发生通常导致道路通行能力的下降和交通瓶颈的形成,对城市的经济和环境造成影响。对此利用大数据技术挖掘交通数据,通过聚类分析方法,构建交通指数数据集,进而对城市路网交通拥堵进行定量分析。研究表明,路网拥堵在工作日和周末存在差异,周数据具有周期性,在空间上总体呈现由点向线再到面的拥堵扩散过程。依据拥堵的时空特征,分析了路网的拓扑结构和流量的复杂性,为城市的可持续发展和交通优化提供一定的支持。     

模糊时空XML数据拓扑关系表示和确定的研究

在模糊时空数据的管理中,确定拓扑关系是模糊时空数据最为重要的操作之一.已有基于XML对模糊时空数据拓扑关系的研究工作大多是对模糊时空数据拓扑关系的定性研究.首先提出了模糊时空XML数据的模型,研究了模糊时空XML数据间拓扑关系的表示方法并定量的给出了其计算方法.之后,讨论了模糊时空XML数据模型结构的转换问题.在对编码模式进行扩展后,提出了模糊时空XML数据模型结构中位置结点的匹配算法,并通过实验验证了所提方法的性能优势.     

基于直觉模糊积分的多属性决策方法

为了研究多属性决策问题中决策属性间存在的关联因素对决策方案的综合评价问题,引入模糊测度的概念,给出直觉模糊积分的定义,并讨论其性质。在此基础上,提出了一个基于直觉模糊积分的多属性群决策方法,并通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

基于实时路况的西安交通拥堵研究

通过百度地图提取西安市实时路况数据,借助Arcgis软件,运用广义G统计量、热点分析方法对西安市的交通拥堵进行研究,力图揭示其拥堵的时空分布特征。结果显示,西安市的交通拥堵呈现出明显的时空特征,拥堵的时间规律主要受工作日通勤、节假日外出等因素的影响;拥堵的空间规律主要受城市功能分区、商圈分布、路网结构等因素的影响。研究结果表明了利用实时路况数据研究城市交通拥堵时空规律的可行性。     

基于XQuery符号表示法的模糊时空数据查询

讨论了模糊时空数据查询的概念,研究了模糊时空数据时态查询、空间查询、属性查询和时空查询的各类查询形式及查询特性,基于XQuery提出了模糊时空数据查询的统一符号表示法,并对典型查询进行了举例说明.此外,还讨论了XQuery模糊时空扩展问题,包括XQuery表达上的扩展、处理上的扩展及体系结构上的扩展.提出的表示法可以表示时空查询语言STQL和移动目标查询语言FTL中规定的各类查询,并可以消除由不同查询表现形式带来的语义混淆,以对各类模糊时空数据查询进行统一表示.     

交通拥堵的平均场延迟反馈控制方法

【目的】在优化速度模型的基础上,引入平均场延迟反馈控制方法抑制交通的拥堵。【方法】将当前车受到的所有其它车的作用用一个平均场力来代替,将延迟耦合作为延迟反馈控制项,在交通流演化过程中,通过开-关(on-off)加载控制以抑制交通的拥堵;通过线性稳定性分析得出稳定性条件;最后用数值模拟验证控制方法的有效性。【结果】稳定性分析得出交通流在控制作用下趋于稳定,数值模拟分析对比发现拥堵交通流在施加控制后,车间距-速度相图中的交通滞后曲线区域缩小,以此判断交通拥堵得以缓解。【结论】交通流平均场延迟反馈控制方法可以有效地抑制交通拥堵,控制增益越大,交通拥堵缓解程度越好,而且该反馈控制在智能交通(ITS)中易于实现。     

一种交通拥堵流量范围界定及拥堵预测的方法

针对城市的交通拥堵问题,本文提出了一种交通拥堵流量范围界定及拥堵预测的方法。首先采用均值变点理论寻找出交通拥堵点,确定拥堵流量范围,然后通过小波分析与ARMA相结合的交通流组合预测模型,实现了拥堵点的实时预测。并以贵阳市中心城区数据为例,验证方法的可行性。     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

面向时空嵌套关系的半结构化时空数据管理模型研究

研究了利用半结构化时空数据的"嵌套"特征实现对时空数据存储和管理的问题,提出了一种面向时空嵌套关系的半结构化时空数据管理模型.该模型以时空数据的"嵌套关系"为管理对象,用更丰富的数据语义(semantics)区别了"实体对象类"的属性、"空问嵌套关系类"的属性和"时空嵌套关系类"的属性等概念,运用非第一范武的嵌套关系数据库实现对时空数据的综合营理.基于传统关系型DBMS和GIS组件构成的软件实验系统表明,本模型简明有效,在数据更新和冗余方面均取得了较好的效果.该研究为半结构化时空数据的管理探索了一条新的途径.     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

一种新的模糊数排序方法及其应用研究

文章提出了一种新的模糊数距离公式.在TOPSIS方法的基础上,给出正、负理想轴的概念和模糊数排序的一种新方法,该方法的思想是:模糊数的隶属函数离负理想轴越远越好,离正理想轴越近越好,并通过面积来表示这种远离或接近程度,同时考虑到了模糊数本身的影响;通过其在不确定多属性决策中的应用,来说明新排序方法的有效性和实用性.     

考虑空间不平稳的交通拥堵传播特性研究

基于城市道路交通拥堵的空间影响特征和传播规律对交通管理和诱导措施的重要作用,在分析城市道路交通流数据空间不平稳性的基础上,对空间Durbin模型进行改进,并据此提出一种道路交通拥堵传播特性分析方法.通过北京市的案例研究发现,改进模型对交通流的描述效果得到了显著提高;局部交通拥堵具有显著空间传播特性,且随空间范围扩大逐渐衰减;特别是当路网处于临界密度状态时（14：00左右）,局部拥堵的传播影响达到最大.因此,拥堵缓解措施应对路网临界密度状态及关键节点进行重点监控和疏导,以控制拥堵传播所造成的空间影响.     

毕达哥拉斯模糊三支概念格

将毕达哥拉斯模糊集理论引入模糊三支概念格中, 在毕达哥拉斯模糊形式背景下研究毕达哥拉斯模糊三支概念格的构造。首先, 结合毕达哥拉斯模糊集理论将对象与属性的关系同时用隶属度和非隶属度表示, 给出毕达哥拉斯模糊形式背景的定义;其次, 基于给定的阈值α和β以及三支决策思想, 将对象集(属性集)划分为正域、负域, 边界域3个部分;在此基础上, 给出2种毕达哥拉斯模糊三支概念(对象导出毕达哥拉斯模糊三支概念与属性导出毕达哥拉斯模糊三支概念)的定义和相关定理, 构建相应的概念格;最后, 结合实例阐释毕达哥拉斯模糊三支概念格在实际问题中的应用。     

时序广义犹豫模糊软集及其决策方法

针对犹豫模糊软集的属性参数并非同等重要的情形,同时考虑到时间的变化对决策会产生影响,在犹豫模糊软集的基础上,提出了时序广义犹豫模糊软集的概念。基于时序广义犹豫模糊软集的概念,定义了其基本运算,分析了相应的运算结果,并讨论了运算性质。提出了时序广义犹豫模糊软集的一种决策方法,给出了具体的决策步骤,并通过实例验证了该决策方法的合理性与可行性。     

面向拥堵分析的道路单元动静态融合划分方法

为解决现有城市道路单元划分方法与常发性交通拥堵特性联系较弱的缺陷,提出了一种融合道路静态属性与动态拥堵数据的面向城市交通拥堵分析的道路单元划分方法.首先,以道路静态属性中的路段通行能力节点、交叉口节点、立交节点、出入口节点等道路节点作为划分依据,将道路划分成若干静态道路单元.其次,利用拥堵数据结合K-means聚类法将...     

一种模糊知识库的数据描述方法

研究了模糊知识的表示方法,提出了一种表示模糊知识的模糊数据模型,利用属性加权模糊值来表示模糊性数据。通过定义在元组上的隶属函数反映信息的可信度,对通常意义下的关系代数进行了扩展,每一元组都附一属性函数,定义了模糊属性的含义,用元组间的语义距离表示模糊对象和实体间的相似度,并对该意义下的关系操作进行了相应的研究和讨论。     

面向对象的模糊三支半概念

将经典半概念理论引入模糊三支概念进行分析,单向地考虑对象集与属性集之间的关系,从而推广模糊三支概念的应用。在模糊形式背景下,首先,根据对象和属性之间的隶属度关系以及给定阈值,定义了面向对象的模糊三支半算子;然后,提出面向对象的模糊三支半概念的定义,从格论角度出发讨论其偏序关系以及上下确界,并进行相关定理的证明;最后,给出面向对象的模糊三支半概念的构建算法并结合例子验证所得结果的有效性。基于经典半概念与经典概念分析的关系,面向对象的模糊三支半概念理论是对模糊三支概念的拓广,也为数据处理和知识挖掘等提供了更简便的思路。