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81.
将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。 相似文献
82.
公交系统安全的影响因素有很多,它不仅涉及到人-车辆-道路等系统因素,还受到外界环境和汽车运行相关安全装置以及道路安全等因素的影响,包括起来就是人的影响因素,车辆影响因素,道路影响因素,安全设施影响因素,安全管理影响因素,外界环境影响因素。基于层次分析法(Analytical Hierarchy Process,简称AHP法)的公交系统危险分析,是一种整理和综合人们主观判断并有效解决多因素多目标的规划问题。通过建立城市公交系统危险分析的AHP模型,计算城市公交系统的危险权重,确定相应的预防措施从而实现城市公交系统安全可靠运行。根据我国城市公交系统的现状及其特点,运用定性与定量结合的层次分析法(AHP)对影响城市公交系统的安全性的危险因素进行分析,并提出相应的安全对策和预防措施,可以为城市提高城市公交系统的安全性提供依据。 相似文献
83.
国内典型大城市快速路交通流实测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行"车速-车头间距"数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现"密度倒置"现象,实测数据转换得到"流量-密度"基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的"高速跟驰"车辆. 相似文献
84.
不锈钢材料在加工过程中会出现黑色、黄色的氧化皮,为了提高不锈钢压力容器的外观和耐蚀性,加工过程中的不锈钢压力容器零件等需进行防污染处理,完工后不锈钢压力容器需进行酸洗、钝化。 相似文献
85.
随着壶流河湿地自然保护区内工业废水和城镇污水等得到治理、污染程度减轻的同时,来自农业活动及土地利用的非点源污染成为壶流河水环境污染的重要影响因素.文章研究壶流河水环境现状,并在此基础上进一步探讨壶流河湿地自然保护区流域非点源污染研究中存在的主要问题,并对流域非点源污染研究进行展望. 相似文献
86.
基于贝叶斯分析的道路交通系统可靠性模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对灾变事件下重大公路交通基础设施所在路网运营安全管理实时决策的需要,提出了基于贝叶斯分析的道路交通系统可靠性计算模型.以系统工程理论对道路交通系统进行建模和分类,以可靠性工程理论对道路交通系统可靠性的概念进行定义,并逐级建立4类道路交通系统的可靠性计算模型.为了满足路网交通系统可靠性模型的应用需要,引入贝叶斯网络理论... 相似文献
87.
中国经济发展与环境质量动态关系 总被引:2,自引:0,他引:2
运用向量误差修正模型,对中国人均GDP与污染物排放量之间关系进行先验性因果检验,并基于层次分析法测算了中国坏境污染综合指数.在此基础上,根据经济增长与环境质量的实际变动趋势,选用二次函数对人均GDP与环境污染综合指数之间的动态关系进行模拟.结果显示:无论从长期或短期来看,都存在着从人均GDP到各种污染物排放量的单向因果关系;中国环境污染综合指数随人均GDP的增加呈现上升趋势,环境质量随经济发展而逐步好转的现象尚未出现.从经济发展方式、环境政策等方面对导致上述结果的原因进行了解释. 相似文献
88.
89.
城市交通微循环网络设计优化模型 总被引:3,自引:1,他引:2
定义了交通微循环概念.建立了交通微循环网络设计双层优化模型,上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省;下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为.运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数,并通过遗传算法建立了模型的求解算法.算例表明,通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力. 相似文献
90.
一种面向全景视频的交通状态检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的交通状态检测方法对全景视频中的车辆检测时存在检测精度低、鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,该文提出了一种新的基于虚拟检测线的车辆检测方法。首先,利用提出的基于动态学习率的改进混合Gauss模型构建背景,背景模型的学习率由检测到的车速决定;其次,通过引入Mahalanobis距离来判断虚拟线上的像素是否属于背景;最后,通过设置检测跟踪区域检测车速并跟踪车辆行驶轨迹,避免重复计算车辆数。实验结果验证了所提方法的有效性及在各种场景下较强的鲁棒性。 相似文献