基于朴素贝叶斯分类器的公共自行车系统故障诊断方法

针对公共自行车没有安装车载检测传感器、流动及停放区域较大、管理部门无法及时发现自行车故障等问题，提出了基于朴素贝叶斯分类器的自行车故障诊断方法。通过分析公共自行车系统(PBS)租用记录、维修记录和用户评价，选取15个状态分类特征作为自行车故障检测的特征向量；根据朴素贝叶斯分类器后验概率，获取每个状态分类特征对类的贡献率；以召回率作为评价指标来预测诊断故障自行车。采用杭州市PBS 2016年的相关数据对模型进行实践验证，通过预测模型输入特征值的优化，测试样本的召回率达85.79%，精度较为理想。     

物联感知环境下电动汽车充电等待时间分布的预测方法

已有的充电站等待时间研究往往忽略不同车辆充电需求的时变差异性,为全面描述充电等待时间的时变规律,文中提出了物联感知环境下电动汽车充电等待时间分布的预测方法。首先,确定充电站到达车辆数分布和充电时长分布,采用M/G/n排队模型模拟充电站排队等待系统,求解电动汽车充电等待时间分布函数。其次,建立用户选择充电站效用函数,利用Multi-logit模型对各个充电站内的充电需求进行预测。再者,根据充电需求预测值和网联充电站实时数据更新平均到达率、服务时间变异系数,提出电动汽车充电等待时间短时分布的预测算法。最后,以某城市某区域为例,验证了该分布的准确性,并通过路径选择分析了充电等待时间分布和可靠性对充电站的影响,为减少充电站排队拥堵和均衡电网负荷提供决策依据。     

基于LSTM的公共自行车服务点租还需求量预测

城市公共自行车系统（PBS）服务点自行车数量的再平衡是解决“租还车难”问题的关键,对服务点租还需求量的短时预测则是PBS再平衡的基础。通过分析PBS租还需求的内外关联影响因素,提出基于深度学习理论的LSTM（Long-Short Term Memory,长短时间记忆）单元的循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）服务点租还需求量预测模型,并通过区域PBS平均出行OD,对预测模型的输入特征进行合理优化,实现PBS服务点租还需求量的短时预测。以杭州市下沙PBS服务区为实验对象,选取三组不同的输入时间步长对预测模型进行实践验证,结果显示：在选取的模型结构与输入特征下,采用循环神经网络对服务点租还需求量进行预测能够比传统前馈神经网络在结果上更加接近实际值,并且精度较为满意,表明了该预测方法可行有效。     

公共自行车多目标动态调度建模与算法研究

针对公共自行车系统自行车时空分布不均衡的问题,对公共自行车调度过程中自助服务点调度优先级、动态需求特性、服务时间窗等进行了研究,建立了统筹用户满意度与企业调度成本的公共自行车系统动态调度多目标优化模型。结合禁忌搜索算法的爬山性能和遗传算法算子交叉、变异功能,设计了一种禁忌遗传混合算法对动态调度模型进行了求解。以杭州市某区域公共自行车系统为研究对象,对上述模型与算法进行了实验验证。研究结果表明,所得到的调度方案能够在较大程度上满足公共自行车系统服务点的租赁需求,可以减少调度车辆的行驶距离,降低调度的成本。     

城市交通中机动车尾气排放与扩散特性的研究

获取城市机动车尾气排放因子及其扩散特性是城市低碳交通研究的重要基础,以杭州市为例,通过对机动车的行驶工况、控制技术水平、主要车型比例等车辆信息的测试和调研,对International Vehicle Emission(IVE)模型进行本地化修正后获得机动车排放因子;在高斯点源和线源扩散模型的基础上,充分考虑城市交通中机动车在交叉口和公交站点的尾气排放特性,建立了符合城市道路机动车尾气污染扩散实情的点源与线源排放源强计算方法.通过杭州市实际路段的试验研究表明:该方法能够真实地模拟城市道路附近的尾气污染物浓度;在交通高峰时期,公交车在站点停靠时的尾气排放所造成的点源污染,对城市道路机动车尾气污染物的浓度分布具有重大影响.     

企业协作信息平台中软交换技术的应用研究

企业协作信息平台是大型企业提高运营效率的重要支撑基础。分析了基于传统交换机的企业通信网络存在着种种问题,提出了将NGN软交换技术应用于企业内部的通讯系统的解决方案,解决了已存在的问题,还可以满足企业的业务协同方面的需求。利用mSwitch软交换系统,构筑了专门针对企业协作信息平台的通信系统方案,并已得到成功应用。     

分形网络协同制造中进度监控的方法及实现

在分形网络协同制造系统中,协作目标包含了工作流自相似的多级子目标,但缺乏有效的基于Web的方法来监控所有级别子任务的执行进度。为解决这一问题,提出了表述多级协作目标进度和协作方制造资源变化等信息的综合自相似算法。基于该算法,提出依靠每一个子任务的Web曲线来获取进度信息的自相似方法。阐述了综合多个同级子目标进度的方法,以获得总的进度情况。因此,各级分形协同制造系统的盟主可以对相关子任务的进度进行监控。实践表明,该方法可以简练地反映出多级协作目标的动态进度和合作企业生产资源的变化状况。     

基于FCM城市区域道路交通状态时空分层判别方法*

为了解决城市区域路网交通状态的时空分析问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)道路交通状态判别模型及分析方法。通过路网的空间单元交通状态的定量分析和对大量的历史数据进行FCM分析,挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心,并将实时采集的交通数据与聚类中心进行匹配,评判其实时交通状态,最后根据空间单元在路网空间分布,获得各状态下点、线、面的空间分层分析结果。实例结果表明,判别方法能准确地实现区域路网的交通状态时空判别,为交通精细化管理提供辅助决策信息。     

短时公交客流的弦不变量预测方法

短时公交客流预测是智能公交系统动态调度的基础.文中根据短时公交客流数据特性,提出基于弦理论的短时公交客流预测方法,模拟弦结构建立弦不变量客流预测模型(SI-PFPM),并采用遗传算法优化SI-PFPM中各参数.提出基于动态时间弯曲距离的仿射传播(AP)聚类算法,对短时公交客流时间序列进行聚类分析.利用SI-PFPM预测聚类子集数据,并分析预测残差,验证SI-PFPM可以预测短时公交客流的假设成立.最后将SI-PFPM的预测性能与现有方法进行对比分析,验证SI-PFPM对短时公交客流预测的有效性.     

基于抓拍数据时空判别的车牌检错纠错研究

针对车牌识别设备应用场合背景复杂,车牌识别率易受到光线、车牌污损与遮挡、车辆行驶速度等因素的影响,车辆抓拍识别数据中存在错误车牌号码这一问题,分析了车辆抓拍识别系统提高识别准确率的方法,提出了一种以车牌识别设备采集到的源数据为基础进行车牌号码检错与纠错的方法。首先基于抓拍数据计算路段平均行驶速度,通过对抓拍数据时空判别进行了车牌检错,然后对错误车牌进行了字符替换并作时空判别进行了车牌纠错。最后在杭州市主城区大量的抓拍数据与机动车登记信息数据中进行了实验,并以车辆抓拍识别设备采集的视频图像数据进行了校验。研究结果表明:该方法可以较好地检测出错误识别的车牌号码,进一步提高车辆抓拍数据的准确率。