基于动态时间规整度量的k均值航迹聚类

为找到涵盖比较全面的各组类具有代表性的中心航迹,需要对航迹进行分类分析。首先介绍针对得到的航空器轨迹数据的处理方法及流程,并进行重要数据的转换和提取,标画出实际飞行总航迹。然后运用基于空间相似距离的k均值聚类算法进行聚类分析,并通过动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法对航迹聚类不同K取值的分类结果进行相似性度量,确定合适的K值,从而在众多航迹中将实际飞行航迹按照空间运行的相似性进行归类处理,找到中心航迹,实现航迹的分类。应用北京首都国际机场36L跑道上着陆航空器的航迹数据进行算例分析,分析结果证明,该算法可以有效地对航迹进行分类分析。     

基于LSTM的盾构掘进轨迹预测研究

盾构隧道建设过程中需要对盾构机的行进轨迹进行控制,使得盾构实际掘进线路与隧道设计轴线相吻合.文章利用长短期记忆循环神经网络(LSTM)处理时间序列数据的优势,提出了一种盾构机掘进轨迹预测模型.模型利用LSTM层代替传统神经网络中的隐含层,综合考虑了盾构操作参数、地质参数以及几何参数对盾构掘进轨迹误差的影响.结果 显示模型输出与实际测量值较为吻合,绝对误差总体上位于4mm之内,表明所提出的LSTM神经网络模型可以有效地对盾构行进路线进行预测.     

基于Lyapunov稳定性的多自由度机械臂滑膜控制

针对轨迹跟踪控制,精确的动力学模型难以建立的问题,首先,分别采用基于估计模型和基于模型上界两种方法,设计出不同的滑膜控制器,并通过Lyapunov稳定性定理从理论上证明了控制器的稳定性。其次,结合两自由度平面机械臂给出了其动力学方程线性化的推导过程,最后,通过仿真实验验证了控制算法的有效性。     

机载激光雷达数据不同解算方法差异性分析

本文结合实际项目,利用精密星历、广播星历解算飞行轨迹,并分别与基站参与解算的飞行轨迹作对比分析,通过对不同区域的两个架次飞行轨迹差异性分析,定量评价三种解算方法轨迹的相对精度。结果表明,三种解算方法得到的轨迹互差在厘米至米级范围内,三种方法解算的飞行航迹坐标值从小到大顺序依次是广播星历航迹、精密星历航迹、DGPS航迹,且水平方向受解算方法影响最弱。     

机械式挖掘机挖掘轨迹的试验研究

在WS-005挖掘机试验台上用微机控制挖掘机,使其按给定的挖掘轨迹挖掘,同时用微机采集挖掘过程各参数。本文通过对测试数据的计算分析,说明了影响挖掘阻力和能耗的各因素,以单位挖掘体积的能耗为衡量指标,比较了不同数学模型的挖掘轨迹的优劣,验证了等后角挖掘轨迹。     

一种提取传球数据的方法

传球是篮球比赛中重要进攻方式之一,关系到一支球队的篮球进攻战术,所以在比赛结束后球队需要对传球数据进行统计分析,而目前统计传球的数据还是采用传统的专人统计方式,或者是球队需要反复观看篮球比赛来统计传球信息,分析传球效率等相关问题。本文基于NBA篮球比赛的球员的轨迹数据,提出了一种篮球运动轨迹模型,基于轨迹数据的特性,得到传球数据,以达到节省人工标记数据时间的目的。最后采用10场比赛的轨迹数据,通过模型结果与真实比赛数据的对比,分析了模型正确率,并实际运用一组案例,验证了模型的有效性。     

航空器飞行轨迹相似性度量及聚类分析

基于相似性度量的飞行轨迹聚类能够为航线优化设计、空中交通管理智能化提供技术支持。对飞行轨迹数据进行预处理之后,引入欧氏距离和余弦相似度2种度量,分别构建实际轨迹与理想轨迹、实际轨迹之间的相似性矩阵,利用谱聚类方法对终端区实测飞行轨迹进行聚类,并针对不同相似性度量的特点进行对比分析。结果表明,基于实际轨迹与理想轨迹相似性以及基于混合度量计算实际轨迹间相似性的聚类结果均较为理想,能够有效识别盛行交通流和异常轨迹。     

循环荷载下混凝土应力-应变全曲线研究

利用三峡大学自行研发的大型多功能静动力三轴仪对混凝土试件进行了不同加载速率下的循环加卸载试验。通过对混凝土循环加卸载曲线的包络线与共同点轨迹线进行比较分析,发现共同点轨迹线与包络线形状大体相似,并且可以通过包络线峰值点与共同点轨迹对应值,以及包络线方程,可推断出共同点轨迹线。基于试验数据和对混凝土循环加卸载全曲线的理解,分析了循环加卸载中单个加载和卸载曲线的变化特征,构建了循环加卸载下混凝土应力-应变全曲线方程数学模型,结果表明:所建立模型能够很好地描述循环加卸载下混凝土的应力-应变变化规律。     

Hadoop支持下海量出租车轨迹数据预处理技术研究

海量出租车轨迹数据预处理是轨迹数据挖掘和应用的前提。出租车轨迹数据是典型的大数据,传统的数据处理技术无法解决大规模出租车轨迹数据误差分析和处理问题,文章在分析轨迹数据误差来源和误差类型的基础上,提出基于Hadoop的海量出租车轨迹数据预处理模型,使用Hive实现轨迹数据误差统计分析,设计MapReduce并行处理程序实现轨迹数据预处理。实验结果表明,该模型可以有效解决大规模出租车轨迹数据预处理问题,处理方式可靠性较高,大大提高了轨迹数据预处理效率,为后期轨迹数据深入挖掘和分析奠定了基础。     

基于灰色 Verhulst 和EVM 模型的项目进度—成本绩效预测研究

传统挣值管理以进度和成本绩效指数为基础进行完工成本预测,在项目实施的早期其预测值与实际数据会存在较大偏差。因此,项目实施的早期,项目管理团队应侧重对进度和成本绩效趋势进行短期预测。在介绍挣值管理和灰色Verhulst 模型的基础上,提出采用Verhulst 模型对项目的实际成本和挣值进行预测,并计算进度和成本偏差,通过比较借此发现进度和成本绩效的发展趋势。最后结合具体案例详细介绍了建立灰色Verhulst 模型以及利用此模型进行预测的步骤。案例表明该方法是可行和有效的。