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1.
为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.  相似文献   
2.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。  相似文献   
3.
长输加热原油管道运行工艺复杂,安全生产与优化相互矛盾,且存在管道沿线油温理论计算误差大,管壁结蜡评估难度大等问题。本研究利用管道实际生产数据,基于数据挖掘算法从热力和水力两个方面,构建了热油管道闭环安全生产体系。其中热力系统是利用BP神经网络,ARMA和Seq2Seq算法模型,建立稳态和非稳态油温预测模型,预测误差小于0.5℃。水力系统则是通过分析管道清管后一定时间内管道摩阻,利用MEA-BP神经网络建立管道标准摩阻预测模型,可对高含蜡热油管道管壁结蜡情况进行有效评估。建立摩阻数据库,利用高斯公式,对历史摩阻数据进行分析,设置历史摩阻数据的90%、95%为预警值和报警值,有效监控由于管道结蜡等引起的长周期摩阻变化。将研究成果应用于指导HY热油管道工艺调整,实现节能达92.4%。基于生产数据建立的油温预测模型,构建的热油管道闭环安全生产体系,具有很好的适用性,为未来管道智能化控制奠定了基础。  相似文献   
4.
本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100%,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.  相似文献   
5.
为了辨别在线评论的情感倾向,了解大众舆情对某一事件或产品的看法,采用层叠CRFs模型,把在线评论语句进行主客观分类、极性分类以及评论语句的褒贬强度分类,充分利用极性分类和褒贬强度分类之间的层次关系来改善情感分类的冗余关系,以期借助改进的条件随机场模型实现文本情感倾向及强度的分析,实现篇章级文本集的情感分析.  相似文献   
6.
科技查新用户数据是查新业务积累的真实而宝贵的资源,其充分利用不仅是查新业务管理的需要,可提升查新服务水平,同时还能用于挖掘更多的情报价值.调研发现,当前对科技查新用户数据的挖掘利用仍以基础性的业务管理分析为主,而增值情报价值的挖掘较少.为拓展成都文献情报中心科技查新客户群体和增值服务范围,做大做强查新业务,立足成都中心查新服务实践,依托于积累查新用户及其服务记录,在挖掘发现潜在服务对象的基础上,通过多维用户关联聚类,探讨了后期信息情报服务的精准营销与推送,分析了基于用户聚类的服务推荐存在的不足,展望了挖掘更多需求信息的推荐路径.  相似文献   
7.
针对高职院校专业对口就业率不高的典型问题,进行了毕业生跟踪回访及问卷调查,并以大学期间有无明确的职业规划、是否参加过专业兴趣小组、专注做事及自身性别作为观测点来分析其影响学生专业对口就业情况;构建高职学生对口就业因素分析数据仓库并对数据进行清洗与转换,应用决策树C4.5算法对预处理后的数据进行分析,建立高职学生专业对口就业因素分析的决策树模型,从中抽取出影响高职学生对口就业因素的潜在规则并对其做了验证分析;挖掘出的规则为加强高职学生日常行为引导、专业对口就业提供了有益参考。  相似文献   
8.
对于汽车等面向消费者的行业,数据驱动的产品开发是一项关键的系统工程。数据驱动方法的前提是数据本身,由于现代车辆的联网能力不断提高,使得汽车制造商能够以内部总线信号的形式记录并储存客户数据。由于这些数据并不用于外部,只用于内部通信以保证车辆的安全性和功能性,这给这些数据的应用带来了一定的困难,因此汽车行业的主要问题在于如何利用数据挖掘技术从这些数据中提取客户需求及相关信息。为此,对上述数据应用问题进行了文献调研,并在此基础上开展数据挖掘的模拟研究,以确定现有数据挖掘过程在需求获取领域的适用性;进而提出一种扩展程序,使得数据挖掘技术能够应用于相关客户数据之中,从而加快车辆开发的进程。  相似文献   
9.
 材料基因组计划倡导预测式新材料研发理念,推进高通量数据生产和利用技术,关注材料全生命周期价值。因此,材料基因组计划的执行需要在材料科学系统工程的框架下,集成统一计算、实验和理论等研究方法,以数据科学新范式为牵引、协同运用实验观测、理论建模和计算仿真研究范式,最终建立相关材料体系的性能与材料基因(原子系统的组成与结构)、工艺参数与使役条件之间的量化关系和数据库,实现新材料的按需设计和应用。本文在简单探讨科学研究范式、材料基因组计划和材料科学系统工程基本概念和方法的基础上,以钙钛矿结构氧化物铁电压电材料研究为例,探讨了数据科学范式下的新材料研究实践。结果表明,数据挖掘驱动的新材料设计确实可以降低探索时间和实验任务,加快新材料的发现和应用进程。  相似文献   
10.
针对催化裂化汽油精制装置所采集的325个数据样本,运用R型聚类法得到建模的25个主要变量,并通过数据挖掘技术建立了基于多元线性回归分析的汽油辛烷值(RON)损失的预测模型.首先,利用3σ准则去除异常值等方法对原始数据样本进行预处理.其次,根据统聚类法中的R型聚类法,利用相关系数法和最大系数法分别确定指标变量之间的相似性度量并选取具有代表性的变量,得到降维后的25个主要变量.再次,以辛烷值损失为因变量,基于多元线性回归分析和十折交叉验证法,得到了辛烷值损失预测模型.最后,对回归模型和回归系数分别进行了假设检验,验证了所构建的辛烷值损失预测模型的合理性.  相似文献   
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