基于旅客画像的航班出行选择预测方法研究与实现

根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.     

一种基于数据流聚类的动态目标分群框架

为了解决动态目标分群问题,提出了一种基于数据流聚类的动态目标分群框架.该框架分为在线和离线两部分.在线部分采用临时存储结构和金字塔时间框架保存侦察数据集的概要信息;离线部分采用CNM算法对时间框架的信息进行聚类,最终得到分群结果.实验表明,该框架具有灵活的精度和效率平衡性,能够较好地满足决策辅助系统处理实时信息的需要.     

战术Ad hoc网络的一种分群方法

战术Ad boc网群是按一定编制组成,其群首及成员相对固定.传统的Ad hoc网分群算法对群首和群成员的确立存在随机性,对战术Ad hoc网分群缺乏针对性.提出基于指挥员节点的战术Ad hoc网分群算法,通过规划保证指挥员节点具有最大逻辑编制连接度.群首用递归算法对节点进行相关度计算,其他节点执行跟随算法,确保指挥员节点在成群和运动过程中保持实际上最大连接度,实现战术Ad hoc网的层次结构的划分.     

战术分组无线网分群与群管理

在分组无线电网中，网络规模的增大和节点数目的增多会引起网络性能的下降，在这种情况下要对节点进行分群。文中对分组无线电的分群算法进行了分析，并提出了一种适用于战术分组无线电的分群算法和群管理的方法。     

基于K-means聚类的电信企业客户分群决策

数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义,其中客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。以常州市电信企业为例,采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。实践表明,该方案是有效的。     

基于限幅环节动作时间的直驱永磁风电场等值建模

提出基于网侧控制器限幅环节动作时间分群的直驱永磁风电场动态等值建模新方法。分析了直驱永磁风电机组网侧控制器电流限幅环节动作特性的影响因素,指出网侧控制器限幅环节的动作特性主导了风电机组的动态。提出了基于稳态出力以及电压跌落程度的直驱永磁风电机组网侧控制器限幅环节动作时间的快速估算方法,进一步采用K-means方法将网侧控制器限幅环节动作时间相近的直驱永磁风电机组进行分群聚合。以某一风电场接入10机39节点系统为例,比较风电场分别采用详细模型和等值模型下的动态响应结果,以及风电场动态等值前后原系统的小干扰稳定性和暂态稳定性,证明了本文所提动态等值方法的有效性和可行性。     

基于扩展等面积准则的电力系统快速稳定判据

随着电力系统规模的不断扩大,系统失稳的频率不断增加,电力系统稳定的判别及相应的控制策略对防止事故蔓延导致大规模停电甚为关键。扩展等面积准则(extended equal area criterion,EEAC)将等面积法则扩展到多机。不仅能判断系统稳定;还能给出系统的稳定裕度,已经在世界范围内得到广泛应用。相量量测装置(phasor measurment unit,PMU)虽然可以实测受扰轨迹,但实测数据的的精度还相对较低,而且还没有达到全网普及的程度。将SBS(step by step,逐步积分法)与EEAC相结合提出了一种实用的稳定判别方法,一方面不需要精确掌握全网各机的摇摆曲线曲线,节省了时间;另一方面不断对分群进行校正,确保准确得到临界分群,进而保证判定结果的准确性。IEEE10机39节点的算例验证了方法的有效性。     

星型网络上单台车辆分群调度问题

[目的]星型网络上单台车辆分群调度问题是运筹学和计算机科学中一个重要的组合优化问题.[方法]对客户服务时间为零的情形,证明存在一个具有良好性质的最优解;对客户服务时间任意的情形,设计两个候选时间表然后选择表长较短者作为最终的近似解.[结果]对第1种情形,给出一个多项式时间最优算法;对第2种情形,给出一个近似比为5/3的近似算法.[结论]研究结果可为交通运输、生产制造、生物科学等相关行业提供有效决策支持.     

挖掘分析技术在移动业务市场营销中的应用

在高度信息化移动通信服务营运企业中,通过信息化技术已积累了海量的用户消费过程数据。为发挥这些海量数据潜在的价值,运用CRISP-DM方法论,采用聚类分析技术、用户分群策略,对其进行创造性的发掘分析,建立商业理解模型。并以分析结论指导市场营销策略的制定。经过企业地市级数据集市实践和市场营销应用证明挖掘技术在移动业务市场营销中的参考指导意义是相当重要的,也是成功的。