基于前车与经验数据的车辆到站时间预测模型

公交车辆运行经验数据体现了到站时间的一般性规律,前车数据反映了到站时间的实时性。提出一种基于前车与经验数据的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中对站点间路段行驶时间及站点停留时间区分了高峰期和非高峰期,站点间的延时时间考虑了不同方向红灯等待时间的区别以及斑马线的影响。用杭州公交104路公交车的数据对预测模型进行了验证,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够较为准确地预测公交车辆到站时间。     

公交数据驱动的城市车联网转发机制

在城市车联网中,由于交通状况复杂多变和出行路线多样性等特点,网络拓扑动态变化,车辆之间通信链路不稳定,影响着车联网数据传输性能.作为城市中重要的公共交通设施,公交车具有固定的行驶路线和发车时间,且公交线路广泛覆盖城市街道.与私家车相比,公交车是更好的数据携带者和转发者,有助于实现更可靠的车车通信.为此,提出公交数据驱动的城市车联网转发机制,简称BUF,旨在通过分析公交线路数据,选择合适的公交车做为转发节点,提高城市车联网数据传输效率.首先构建公交站点拓扑图,以目标场景中所有公交站点为顶点,在公交线路连续通过的站点之间连边,依据2个站点之间的预期公交车数量和距离计算边权值,进而使用迪杰斯特拉算法计算由源站点到目的站点的最优传输路径.为保证数据沿最优路径传输,优先选择与最优路径的后续站点重合度大于零的邻居骨干公交做为转发节点,且重合度越大越优先转发;当不存在骨干公交时,选择后续将经过期望的下一站点的邻居公交为转发节点,称为候补公交.针对不存在骨干公交和候补公交的场景,利用私家车建立多跳链路来寻找合适的公交转发节点,从而加速数据转发.使用北京市真实路网和公交线路数据的实验结果表明：与其他方案相比,BUF机制实现了更高的数据传输率和更短的传输时延.     

镇村公交下一种新型智能公交到站时间预测算法

提出了一种新型模糊隶属度算法,针对镇村公交线路进行公交到站时间预测。算法在速度集Vmin,Vmid1, Vmid2,...Vmidn-2,Vmidmax层面上对GPS公交运行数据进行分析,用模糊策略标定不同速度所属速度集,并用r解释不同速度集下公交行驶道路百分比,最终采用GPS历史数据和即时数据预测公交到站时间。结果表明,新的公交运行数据可进行算法更新以保证公交到站预测精度大于95%。     

基于GPS的公交行程时间预测模型

基于公交车辆的GPS定位信息,利用公交站点间行程时间的实时数据与短期历史数据相结合的方法,设计权重动态分配的公交到站时间预测模型,利用ARIMA模型动态确定前几辆车的行程时间对当前车辆的不同影响权重,来预测当前车辆的行程时间,能够有效的消除公交串行事件对预测的干扰。该预测模型通过北京市某路公交线路实时数据接入测试验证平均准确度达到88.4%,表明该预测模型有较高的准确性与可靠性。     

基于模糊综合评判的多源公交动态数据融合

为满足物联网和智能交通系统的发展要求,利用基于浮动车数据(FCD)技术和无线射频识别(RFID)技术,建立公交车FCD、出租车FCD和固定式RFID检测数据的模糊综合评判模型,实现多源公交动态数据融合,从而更加准确可靠地获取公交动态运行数据。以宁波公交车电子站牌预报公交车到站时间为例,验证该方法的有效性。     

基于LSTM和Kalman滤波的公交车到站时间预测

智能交通系统的建设已成为城市交通发展面临的主要问题,其中公交车到站时间预测是智能交通系统的重要组成部分。公交车到站时间数据是具有长期和短期特性的时间序列数据,而且公交车易受到外来因素的影响,因此公交车到站时间也是动态变化的。基于上述问题,提出基于LSTM和Kalman滤波的公交车到站时间预测模型,其中LSTM模型用来预测公交车到站的基础时间序列,Kalman滤波模型用于对基础时间数据序列进行动态调整,最终将调整后的预测值的正确率、均方差、平均绝对偏差分别与LSTM、SVM、SVM+Kalman模型预测结果进行对比,证明LSTM+Kalman模型预测值的正确率,均方差和平均绝对偏差均优于对比模型。     

基于时空相关性的公交大数据清洗

随着大数据与AI技术的发展,由数据驱动的预测模型层出不穷,数据清洗在提升这些模型预测中起着重要的作用。从公交车运行数据的时空相关性入手,分析了公交大数据存在的四类异常,接着在对时间相关性、空间邻近性、时空依赖性等公交大数据特性的分析基础上,提出了整合缓冲区、四分位数、时间依赖网络等时空处理方法的冗余清洗、范围清洗、异常清洗、补全清洗四种清洗方法,然后对公交进出站、轨迹数据集用这几种清洗方法进行了清洗。在不同清洗数据集下,通过LSTM公交到达时间预测精度的比较分析,证明了数据清洗对预测精度的提升是显著的。     

跨平台框架下基于移动感知的智慧公交应用研究

为了解决在没有城市实时公交车数据的情况下实现智慧公交实时报站与到站提醒服务,提出利用开源的公交线路信息与移动终端的感知数据融合的解决方案。设计了基于Haversine的最近站点自动生成算法和基于心跳包机制的站点实时监测与到站提醒算法;通过优化距离计算公式降低地理空间距离计算的时间复杂度,从而提升算法的性能;最后利用移动跨平台框架APPCan实现智慧公交APP。     

基于节点可达度的公交多路径搜索算法

针对公交网络路径搜索问题,以复杂网络的角度进行了相关研究。根据出行者实际需求,提出一种基于节点可达度的公交多路径搜索算法。采用复杂二分网络模型来描述公交网络,将公交线路和公交站点分别看做一类节点,每条公交线路与它所经过的公交站点之间存在连边;在分析网络社团结构的基础上定义了节点可达度,算法根据节点可达度逐步搜索直至目的节点,搜索过程保留可能存在的多条最佳路径。实验结果表明,该方法能够得到最小换乘的多条有效路径。     

基于Spark与粒子滤波算法的公交到站时间预测系统

针对公交车到站时间预测准确性不高的问题，选用具有流式计算特点的粒子滤波（PF）算法，建立了一个公交到站时间预测模型。为更好地解决使用PF算法过程中存在的预测误差及粒子优化选择问题，通过引入上一趟公交车的行驶速度和构造观测值的方法对预测模型进行改进，使之具有更贴近实际路况的公交到站时间预测精度，并且能同时预测多个公交到达时间。基于该模型和Spark平台实现了一套公交到站时间实时预测软件系统，所有到站时间预测结果与实际相比，平峰的最大绝对误差为207 s，平均绝对误差为71.67 s；高峰的最大绝对误差为270 s，平均绝对误差为87.61 s，而预测结果的平均绝对误差在2 min以内是公认的理想结果。实验结果表明，所提模型及实现系统能准确预测公交到站时间，满足乘客实际需求。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。