基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

高速公路交通流的分形特征实证分析

高速公路交通流演化分形特征的研究有助于深刻理解高速公路交通系统的内在演化规律, 为高速公路交通流的预测和控制提供理论依据. 本文利用统计学方法和复杂网络可视化技术对高速公路交通流的分形特征进行实证分析. 首先, 利用重标极差法计算了交通流时间序列的Hurst指数和V统计量, 发现不同时间标度下高速公路交通流时间序列的Hurst指数都大于0.5, 并且V统计量曲线有上升趋势, 说明高速公路交通流时间序列具有自相似性和长程相关性; 然后, 根据可视算法, 将高速公路交通流时间序列转化为复杂网络, 计算网络的拓扑参数, 发现网络的度分布均呈幂律分布, 表明该网络为无标度网络, 进一步揭示高速公路交通流时间序列为分形序列. 同时发现网络的平均路径长度随网络规模的增大呈对数增长, 说明网络具有小世界特征. 实证分析的结果对高速公路交通流量预测中时间标度的选择和预测长度的确定有重要的参考价值. 本文的研究可以为揭示高速公路交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.     

基于数据编解码的时空交通流预测方法

针对路网的拓扑信息不完整而无法实现时空结合交通流预测的情况，提出了一种基于时间序列预测模型联合数据编解码机制的预测方法。对路网内路段交通流数据进行编码得到路网信息的链状结构，以此获取路网结构中的拓扑信息；通过时序模型对链状结构进行交通流预测，完成对链状结构的时序特征提取；最终，通过解码方法得到路网的时空交通流预测结果。采用GPS数据，选取不同路网进行对比实验，引入数据编解码的时空交通流预测方法与时间序列模型进行比较，并且与基线模型HA和ARIMA展开了对比实验。实验结果表明：深度学习模型引入数据编解码机制后，模型性能明显提升；引入数据编解码机制的深度学习模型的性能比基线模型的性能更优越。该方法仅仅使用简单的时间序列深度网络再联合数据的编解码机制即可实现时空结合的交通流预测。     

机场的进离场空中交通流复杂性

机场进离场空中交通流复杂性的量化是空管和机场进行预测和管控的重要依据。提出基于排列熵的复杂熵因果平面(complexity entropy causality plane, CECP)以及Fisher-Shannon(FS)因果平面的机场进离场空中交通流复杂性量化分析模型,量化单机场进离场空中交通流量复杂度,研究多机场进离场空中交通流复杂度之间的关联性。针对单机场,首先将机场进离场空中交通流量时间序列符号化,计算时间序列的标准排列熵和统计复杂度以及Fisher信息,量化机场进离场空中交通流时间序列的复杂程度;针对多机场,构建CECP以及FS,分析比较各机场在CECP和FS中的位置,区分进离场空中交通流复杂性较高的机场。验证结果表明：提出的模型对于量化机场进离场空中交通流复杂性具有可行性和准确性,可以有效区分进离场空中交通流复杂程度较高的机场,对机场交通流的实时预测和管控具有指导意义。     

一种新的基于自组织映射的流形学习算法

针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(Training Orderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服"拓扑缺陷".根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用.     

基于SOM的多维信息可视化研究

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为分析和处理海量信息提供了新的手段.SOM能够通过自组织的方式实现高维数据的降维.本文介绍了基于SOM法的多维信息可视化技术.该方法先通过SOM矢量量化法建立原型矢量,然后通过SOM的批量训练实现降维,并用多维比例缩放法实现降维后的数据在低维空间坐标上的投影.在此基础上,分别阐述了地图网格映射、基于聚类的可视化和基于变量的可视化3种可视化方法.论文最后用SOM方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性.     

面向视频智能分析的商业街行人交通流预测建模

 阐述了利用面向视频智能分析技术，对商业区行人交通流数据进行样本提取、预处理和建模分析的方法全过程。以北京西单商业区为例，构建了包含不同类型监测点、不同时间点的日期分组式纵向时间序列，并完成了预测建模和效果对比。研究表明，所有序列均为平稳非白噪声序列，具有相似的自回归移动平均（ARMA）模型形式，能较好地实现对行人流量的预测。     

信息可视化研究综述

信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用,可以增强数据呈现效果,让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览,从而发现数据中隐藏的特征、关系和模式。可视化应用非常广泛,主要涉及领域:数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等等。根据CARD可视化模型可以将信息可视化的过程分为以下几个阶段:数据预处理;绘制;显示和交互。根据SHNEIDERMAN的分类,信息可视化的数据分为以下几类:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中针对后4种数据的可视化是当前研究的热点。多维数据可视化方法主要包括基于几何的方法、图标方法和动画方法等。基于几何的可视化方式中最经典的就是"平行坐标系"方法。平行坐标系(parallel coordinates)使用平行的竖直轴线来代表维度,通过在轴上刻划多维数据的数值并用折线相连某一数据项在所有轴上的坐标点展示多维数据。平行坐标系方法能够简洁、快速地展示多维数据,发展出很多改进技术。但是当数据集的规模变得非常大时,密集的折线会引起"视觉混淆"(visual clutter),处理方法包括维度重排、交互方法、聚类、过滤、动画等。其他基于几何的方法包括Radviz方法使用圆形坐标系展示可视化结果;散点图矩阵(scatter plot matrix)将多维数据中的各个维度两两组合绘制成一系列的按规律排列的散点图。基于图标的可视化方法用具备可视特征的几何形状如大小、长度、形状、颜色等刻划数据,代表性的方法包括星绘法和Chernoff面法等。动画方法用于可视化中可被用来提高交互性和理解程度,其缺点包括可能分散注意力、引起用户的误解、产生"图表垃圾"等。时间序列数据是指具有时间属性的数据集,针对时间序列数据的可视化方法如下:线形图、堆积图、动画、地平线图、时间线。层次数据具有等级或层级关系。层次数据的可视化方法主要包括节点链接图和树图2种方式。其中树图(treemap)由一系列的嵌套环、块来展示层次数据。为了能展示更多的节点内容,一些基于"焦点+上下文"技术的交互方法被开发出来。包括"鱼眼"技术、几何变形、语义缩放、远离焦点的节点聚类技术等。网络数据具有网状结构。自动布局算法是网络数据可视化的核心,目前主要有以下3类:一是力导向布局(force-directed layout);二是分层布局(hierarchical layout);三是网格布局(grid layout)。当数据节点的连接很多时,容易产生边交叉现象,导致视觉混淆。解决边交叉现象的集束边(edge bundle)技术可以分为以下几类:力导向的集束边技术、层次集束边技术、基于几何的边聚类技术、多层凝聚集束边技术和基于网格的方法等。其他研究热点包括图形的视觉因素研究、自适应可视化研究、可视化效果的评估等。视觉因素对于可视化效果的影响,如位置、长度、面积、形状、色彩等影响已经引起很多研究者的注意。色彩是视觉因素的重要组成部分,研究主要集中在颜色选择的原则和交互系统中。这些原则基于数据类型、类的数量、认知约束等。自适应可视化可以提高信息可视化的适应性。研究成果分为以下几类:自适应可视化展示、自适应资源模型、自适应用户模型。自适应可视化展示是指根据用户的特征自动为用户提供多种展示类型,自动选择可视化内容及布局的形式,自动调整可视化的元素等。自适应资源模型反映了对硬件和软件的利用以提高可视化性能。自适应用户模型通过显示用户模型的内容并让用户能够编辑,从而让用户能够控制模型的内容。当前关于信息可视化评价的研究较少,少量研究也没有提出直接和通用的可视化的评估方式,需要对信息可视化评价的理论基础、方法和应用做深入的研究。可视化技术与应用还应该继续向以下4个方面努力:直观化、关联化、艺术化、交互化。信息可视化技术的发展方向是协同(collaboration)、分析过程(analytics)、计算(computational)和意会(sense-making)。未来研究方向可以包括以下几个内容。信息可视化和数据挖掘的紧密结合。为提高处理海量数据时的速度和效率和解决视觉混淆现象;必须运用数据挖掘的公式和算法,对数据分析的过程及结果进行可视化展现。协同可视化。协同可视化领域的研究方向可以包括可视化接口设计、基于Web的可视化协同平台开发、协同可视化工作的视图设计、协同可视化中的工作流管理及协同可视化技术的应用等。更多领域的应用技术开发。包括统计可视化:需要研究使用几何、动画、图像等工具对数据统计的过程和结果进行加工和处理的技术;新闻可视化:对新闻内容进行抓取、清洗和提取和可视化展示;社交网络可视化:可视化方式显示社交网络的数据,对社交网络中节点、关系及时空数据的集成展示。搜索日志可视化:针对在使用搜索引擎时产生的海量搜索日志,可视化的展现用户的搜索行为、关系和模式等。     

基于小波消噪和混沌时间序列的交通流预测研究

基于实际交通流变化的不确定性和交通系统时变复杂的特征,应用小波分析理论,对原始交通流数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。再针对交通流的非线性特征及其短期可预测性,应用混沌时间序列预测模型来预测短时交通量。结果表明:先进行小波消噪再进行预测所得的结果与实测值有更高的拟合度,可以用于短时交通流的预测。     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

基于SOM网络的基因表达数据聚类分析

提出了用自组织映射(SOM)网络对生物信息学中基因表达数据进行聚类分析的方法。用SOM网络对酵母基因表达数据进行聚类。通过对映射结果的分析,表明SOM网络有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的。     

基于SDN的数据中心网络中考虑等待时间的流调度策略研究

随着云计算、大数据、工业互联网的发展,越来越多的应用服务被部署到数据中心,其中一些数据密集型应用程序要求流在尽可能短的时间内完成.提出了一种考虑等待时间的流调度策略(flow priority scheduling algorithm considering wait time,FPWT),该策略在划分流的优先级时不仅...     

全路网改进动态O-D反推模型

针对动态O-D矩阵在全路网中难以直接获得的问题,提出了一种改进的反推模型。首先提出了以最小化观测值与反推值偏差的绝对值之和作为目标函数的路口参数优化模型,并采用遗传算法求解,设计了编解码方案。将反推得到的路口转向流量和流量检测系统中得到的路段流量共同作为已知量,建立了其与全路网动态O-D矩阵的动态关系,增强了系统的静定性。以反推值与最优历史值的偏差作为状态变量,建立了基于Kalman滤波的状态空间模型,并采用扩展Kalman滤波求解。仿真结果表明,模型和算法具有较好的精度、效率和鲁棒性。     

基于大数据分析的车辆安全检测系统研究

为了检测车辆实时状态和预防交通事故,应采取相应的措施减小交通事故的危害.该文通过物联网与大数据技术,利用Arduino+传感器实现数据整理和采集、MQTT协议+中国移动OneNET云平台消息服务、后端数据处理与感知数据库以及前端实时可视化等技术,对大数据进行数据的清洗及多维度归类,从而达到集预警、报警、分析为一体的服务框架,实现自动预警并发送至用户.     

改进星形图和超维树在健康信息系统中的应用

信息可视化主要应用于没有几何属性的抽象信息,揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征.介绍了几种典型的多维数据的信息可视化和交互方法,提出了用星形图技术和超维树技术对人体健康多维数据进行可视化的设计方法,给出了可视化结果.研究成果可以应用到环境,医学,体育和游戏等多个领域.     

Large Scale Finite Element Modeling,Simulation and Visualization for Wind Flows in Urban Area Using Virtual Reality

A large-scale finite element modeling, simulation and visualization for wind flows are presented. The modeling method using GIS/CAD data is employed. The stabilized parallel finite element method based on SUPG/PSPG method is employed for the analysis of wind flows. The present method is applied to the simulation of wind flow and contaminant spread in urban area. The visualization based on virtual reality is employed to evaluate the mesh quality and computational results. The computed results are qualitatively in agreement with the experimental results and actual phenomena. The present method is shown to be a useful tool to simulate the wind flows in urban area.     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

交通流的时间序列建模及预测

采用时间序列ARMA模型进行交通流量趋势预测，建模时利用现场测得的交通流非平稳时间序列进行差分变换及标准化处理，从而转化成标准正态平稳时间序列；模型参数估计采用极大似然估计法，并根据AIC准则为模型定阶；最后通过实测数据进行验证．结果表明该ARMA模型能够较好地拟合交通流时间序列并可获得较高的中短期预测精度，因而可用于动态交通信号控制．     

关键交叉口与双周期交叉口间路段上的车辆排队模式及测算方法

为了描述周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆排队的集结与消散现象,以关键交叉口周期时长为双周期交叉口周期时长的2倍为例,基于冲击波理论,针对两个相邻交叉口之间路段上的上、下行车流分别描述了车辆排队的各种模式并建立了车辆排队长度模型。为了验证模型的有效性,利用VISSIM交通仿真软件设计了模拟实验方案。考虑不同条件下信号红时差与交通流率的多种组合,通过仿真实验共得到35组数据,每组数据均获得84个有效数据点。结果显示,上、下行方向的车辆排队消散长度的计算值与模拟值的相对误差小于10%的周期分别占75.56%和95.00%;交叉口信号周期越长,其排队消散长度的平均值和最大值也相应地越长。研究结果表明,该模型可以用来估算周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆的排队长度,从而为交通控制方案的优化与调整提供理论依据。     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.