城市环路交通状态自适应判别方法

针对城市环路交通拥挤问题,提出基于模糊C均值聚类与灰色聚类的交通状态自适应判别算法.首先运用模糊C均值聚类对交通状态边界进行划分,得到各个交通状态的门阀值,进而利用灰色聚类模型对交通状态进行判别,避免聚类方法容易陷入局部最优解的问题,同时减少灰色聚类参数设定的主观性.通过对福州二环路实测交通流数据的计算分析表明,不同路段的交通状态存在显著差异,城市环路交通状态自适应判别方法能够较好地针对不同路段判别交通状态.     

不利天气条件下的高速公路交通安全评估

不利天气条件是高速公路行车安全的一大威胁,为获取某路段的交通安全状况,选取了与天气、道路和交通相关的多项指标,运用灰色聚类评估方法,以湖南省某高速公路路段为案例,进行了交通安全评估,并划分安全风险等级。研究表明,灰色聚类评估法可评估某路段在不同天气条件下的风险等级,还可根据评估结果判别主要的风险源,从而帮助有效的对风险源进行控制和改善。     

基于密度和最优聚类数的入侵检测方法

针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚类中心,从样本的几何结构角度提出一种新的内部评价指标,给出了最优聚类数确定方法,在此基础上,设计了一个增量式的入侵检测模型,实现了聚类中心和聚类数目的动态调整.实验结果表明,与K-means及其他两种改进聚类算法相比,新算法收敛速度更快、聚类准确率更高,能够对未知网络行为进行有效聚类,具有较好的入侵检测效果.     

震区公路崩塌危险度评价模型研究

以＂5.12＂地震重灾县———青川县（青川生命线道路沿线）作为研究区域,选取产生崩塌及影响其稳定性的9个因素为评价因子,将崩塌危险度分为无危险、低度危险、中度危险和高度危险4个等级,建立了基于改进灰色聚类法的崩塌危险度评价模型。应用该模型对青川生命线道路沿线崩塌灾害点进行评价,将此评价结果与经典灰色聚类法所得的评价结果进行对比。研究结果表明,基于改进灰色聚类法的崩塌危险度评价模型所得的评价结果比经典灰色聚类法所得的评级结果更接近于现场专家勘查结果。由此可见,采用这种基于改进灰色聚类法的评价模型对崩塌危险度进行快速、科学、有效地评价是切实可行的。     

基于模糊聚类理论的城市供水管网ANFIS系统设计

利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）较强的结构性知识表达能力、容错能力以及自动提取模糊规则的学习能力，依据城市供水管网的特点，建立了一种基于模糊聚类理论的管网宏观模型，即城市供水管网ANFIS模型．该模型以管网测压点及出厂流量各负荷值的峰值、低谷和一般作为类别模式进行减法聚类，利用Matlab工具箱genfis2函数产生的模糊推理系统进行状态模拟．实际仿真结果表明，该方法建模及求解简单、迅速，误差小，是研究城市管网宏观模型的又一有效方法．     

城市道路交通空气污染灰色聚类决策评价

应用灰色聚类决策理论进行城市道路交通空气污染的评价,将城市道路交通空气污染状况分为空气质量优、空气质量良、空气质量一般、空气质量差四个灰类,提出了建立评价矩阵的方法、综合决策权和灰类的白化权函数,应用本文的方法,对7条实际道路交通空气污染进行了评价分析,分为优、良、一般三类,同时又做了模糊聚类分析,在不同的聚类尺度条件下,分类结果相差较大,道路交通的空气污染状态不明确,对比分析证明,模糊聚类具有不确定性,灰色聚类决策理论应用于城市道路交通空气污染的评价是可行的,符合实际。     

基于模糊C均值算法的城市快速路交通状态识别

针对城市快速路交通状态划分问题,提出一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题.首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心,然后基于模糊决策的方法优选参数m,最终将聚类有效性函数融入FCM聚类,动态确定交通状态的分类.对上述方法通过Matlab6.5编程得出结果,对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果.     

基于灰色聚类法的合肥市空气质量综合评价研究

基于灰色聚类方法提出一种城市空气质量的评价模型,利用该模型首先对数据的灰类限值进行标准化处理,然后确定白化函数,再结合白化函数和聚类叠加权重计算出聚类系数,最后按聚类对象的最大化原则归纳得出评价结果。用该模型评价合肥市2015年1月至2018年2月的日空气质量状况,与模糊综合评判法、空气质量指数(AQI)评价等级进行对比分析,结果表明:改进的灰色聚类模型克服了AQI评估中以最大污染指标代替总体水平的缺点,解决了评估层面边界信息丢失的问题和模糊综合评判法不确定的最大隶属函数问题,评估结果更符合实际情况。     

基于交通冲突技术的交叉口安全评价

交通冲突技术是交通领域新兴的一种非事故统计技术,文章采用该技术,以典型时段冲突数与当量交通量的比值作为评价标准,对城市交叉口的安全状况进行定量评价,结合混合模糊聚类算法进行聚类分析,得到镇江市镇大公路上8个交叉口安全评价结果;结果符合实际情况,表明该方法可行.     

基于交通指数聚类的路网区域动态划分

针对宏观路网区域交通状态预报需要首先产生路网区域的需求,提出了一种新的基于交通指数聚类的路网区域动态划分方法.首先对整个城市路网进行网格化划分,将路段划分为从属于某个网格的子路段;然后,计算每个网格的交通指数,提取网格特征,从而得到样本特征矩阵;接着,利用k-means++聚类算法对样本特征矩阵进行聚类,得到初始聚类标...     

基于用户感知的城市道路交通服务水平评价方法

从用户感知的角度构造了适用于服务水平评价的各聚类指标的白化权函数,提出了城市道路交通服务水平评价体系.用此方法对上海市浦东新区部分路段的服务水平进行评价,并与问卷打分结果及仅考虑交通设施的服务水平评价结果进行对比.结果表明,基于用户感知的灰类白化权函数聚类的城市道路交通服务水平评价方法能较好地与主观评分结果匹配,具有较高的精度.     

两种聚类模型在城市垃圾清运路径规划中的应用

基于广东省深圳市南山区的实地调查,提出了一种新的城市垃圾处理设备的分布设计和清运方案。在厨余垃圾处理设备的分布设计时,建立了两种数学模型,即最短距离聚类模型和k-Means聚类模型。通过对两者的比较得出k-Means聚类模型更适合垃圾清运路径的规划。本文提出的方法对解决深圳市南山区垃圾处理的路径规划具有较高的准确性,可用于全国其他各大城市的垃圾处理方案设计中。     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

基于车联网数据的运输车辆安全评价模型

为了提高运输安全管理水平和运输效率,对运输车辆安全性进行客观评价,提出了一种结合多算法的行车安全评价模型。首先,根据交通运输部公路科学研究院所给车联网数据,设计并定义了驾驶人行为的特征指标和评价指标;其次,采用回归分析方法对驾驶人的驾驶风格进行分析;接着,分别采用K-means聚类和DBSCAN聚类算法对驾驶人的不良行为进行分析;经过对比,最终选用K-means聚类算法和因子分析的结果对驾驶行为进行评价,共分为6类。该模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与道路运输行业相结合,为道路运输安全管理的研究提供了一个量化分析的工具。     

基因聚类结果的内部确认技术研究

聚类分析是后基因组时代基因表达数据处理的主要技术之一.聚类确认是聚类分析过程中的必要环节,其目的是对聚类结果的质量和聚类算法的性能进行评估,有助于聚类结果的注释.选择有效的确认函数是正确评价聚类结果的前提.文中采用分层聚类、K-均值聚类和SOMs算法对标准基因表达数据集进行聚类分析,研究了Silhouette指数、Dunn's指数、Davies-Bouldin指数及FOM(Figure of merit)测量等内部确认函数在基因聚类分析中评价聚类结果质量的有效性.结果表明:Silhouette指数和FOM测量能较好地反映聚类算法的性能和聚类结果的质量,Dunn's指数因其对噪声的高度敏感性不能直接用于基因聚类结果的确认,Davies-Bouldin指数确认算法的能力好于Dunn's指数,但偏爱单连接聚类.上述研究结论将为基因聚类分析中聚类算法的评估与聚类结果的确认提供有价值的参考依据.     

一种改进的灰色聚类方法

作者对灰色聚类方法进行改进，提出了一种新的灰色聚类方法－－改进灰色聚类方法，给出了此方法进行聚类的步骤，并结合实例说明其应用及优点。     

基于改进灰色聚类法的大气环境质量综合评价

针对灰色聚类法在环境质量评价中的不足,对其白化函数与权重确定方法进行了改进.指数型白化函数建立了样本值与各等级之间的对应关系,避免了零权重问题,修正聚类权法体现了各污染物在同一灰类之间的变化幅度.应用改进后的灰色聚类模型对福州市2004—2008年的环境空气质量进行评价.结果表明:改进后的灰色聚类法评价结果更为客观、准确.     

灰色规划聚类及其在油气盖层评价中的应用

分析了现有主要灰色聚类模型的优缺点,论证了灰色聚类原模型的机理.针对一些灰聚类模型的不足,提出了一种改进的灰聚类模型--灰色规划聚类.将灰色规划聚类模型应用于油气盖层评价,从而导出了基于灰聚类分析的盖层定量评价的新方法.该方法适用于较少数据的情形,是一种客观的综合定量评价方法.应用灰色规划聚类盖层评价新方法对琼东南盆地3个主要勘探区4套泥岩共12种盖层对象进行了评价.评价结果与崖13-1大气田和崖21-1发现油气显示等勘查结果相吻合.图1,表5,参13.     

基于聚类分析的主体功能区类型识别研究

依据《全国主体功能区规划》提出的新的主体功能区概念体系,并结合区域地理环境和经济发展情况,构建新的主体功能区划分指标体系.分别运用K-均值聚类和系统聚类两种方法进行主体功能区的类型识别,并运用指数评价法和主导因素法对两种聚类法的结果进行分析,得出最合理的主体功能区划分方案.     

基于信息传递效率的地铁网络小世界特性评价

为了差异化直接相邻和间接相邻的车站对信息传递效率的影响,该文建立了基于信息传递效率的聚类系数模型,构建了地铁网络小世界特性评价方法。通过对全球52个城市的地铁网络样本的小世界特征值计算,得到基于信息传递效率的聚类系数算法的聚类系数值在0.195~0.407之间,平均值为0.29,虽然小于以线路为演化单位的公共交通网络中P空间(Space-of-Stops)下的聚类系数值,仍然远大于相同规模的随机网络聚类系数值(0.01~0.16,平均值为0.06)。故认为基于信息传递效率的聚类系数算法能够更加严格地评价物理网络是否具有小世界特性。在此方法下,52个样本城市地铁网络仍具有小世界特性。