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11.
面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。 相似文献
12.
提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。 相似文献
13.
为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明:径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。 相似文献
14.
为提高传统基于测距信息的主从式协同导航定位算法中从艇的位置解算精度,将从艇间的测距信息作为量测值融入主从式协同导航算法,重新构建了系统状态方程和量测方程,采用了扩展卡尔曼滤波进行滤波解算。仿真结果表明,相比于传统计算方式,增加了从艇间测距信息的主从式协同导航算法可进一步抑制定位误差的发散,提高了从艇的导航定位精度。 相似文献
15.
船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。 相似文献
16.
针对兵棋推演系统信息繁杂,不利于用户理解作战态势的问题,提出了基于时空和作战编组的轨迹聚类CTUW算法。该算法分为轨迹压缩、相似性度量、轨迹线段聚类和可视化4个部分,可从繁杂的轨迹信息中提取主要内容并进行概括表达,达到既简洁概述兵棋推演的整体态势变化,又不丢失棋子机动过程中的重要细节信息的目的。实验结果表明,CTUW算法的轨迹聚类效果相比TRACLUS算法和CTECW算法更精细,计算复杂度也较低,即使在处理具有异常机动速度、特殊轨迹形态、路线交叉重叠等特殊轨迹数据时仍能保持较好的聚类效果。 相似文献
17.
为探究铝—聚四氟乙烯(Al/PTFE)活性材料在炸药爆轰作用下的响应特性,采用JO-8及DHL两种高爆速炸药对活性材料进行了端面及对碰爆轰加载试验。通过转镜式高速扫描相机记录了炸药爆轰波及活性材料激发的响应迹线,并结合理论分析获取了2种爆轰加载方式下活性材料内的冲击波压力值。结果表明:端面爆轰加载下,Al/PTFE活性材料在初始高压约为33.59 GPa的入射冲击波作用下发生剧烈反应,但随着冲击波压力衰减,反应速率迅速降低,表明该活性材料不能发生自持爆轰;对碰爆轰加载下,Al/PTFE活性材料受到持续高压作用,虽然由滑移爆轰加载产生的入射冲击波初始压力仅为15.76 GPa,但冲击波在活性材料的中心处发生汇聚叠加,形成高压集中区,在该区域内发生了“类爆轰”反应,反应速率达到4 mm/μs,但其反应过程还需要进一步研究。此外,研究还表明,同轴组合装药结构可使活性材料受到炸药爆轰产生的持续强冲击加载,不仅能够显著提升其反应速率,还可避免其反应无法自持的问题,可为相关战斗部装药的设计提供参考。 相似文献
18.
19.