K-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

文章通过收集南通市区公交线路名称和站点名称,在不依赖GPS定位数据的基础上,通过采用K-means聚类算法分析乘客上车时间序列来建立乘客上车站点的理论模型,并跟车记录该线路每站点的实际上车乘客人数,进而验证所提理论的可行性。     

基于迭代式MapReducede的海量数据并行聚类算法研究

为解决传统K-means算法在处理海量数据时存在的不足,提出了1种适用于并行Canopy-Kmeans算法的迭代式MapReduce模型。通过Canopy算法对数据进行初始聚类,得到初始聚类中心,并按照初始聚类将数据存储于Mapper节点,减少Mapper和Reducer节点之间通信线路,减小运算量;在Mapper节点和Reducer节点之间建立互通信,将聚类中心作为迭代流通信息,减少信息流量;最终通过1次运算过程输出最终聚类结果。实验结果证明,改进的算法在时间、正确率和加速比性能方面,均优于传统的串行K-means算法,并在基于传统MapReduce模型的K-means算法基础上有所提高。     

基于GPS与IC卡数据的公交OD矩阵推算方法

针对传统调查方法获取OD矩阵精度不高、数据更新周期长的现状,详细介绍了如何利用GPS数据及IC卡数据推算公交OD矩阵的处理方法,通过与地理信息系统相结合,有效地解决了乘客上下车站点判断及换乘识别等关键问题,最后通过实例验证了方法的可用性及有效性。     

基于北京公交刷卡数据和兴趣点的功能区识别

城市在其发展过程中逐渐形成居住区、工业区和商业区等不同的功能区。识别这些功能区并理解其分布特征,对于把握城市结构以及制定和使用科学合理的规划具有重要作用。本研究基于2008年4月北京市连续一周的7797余万条公交IC卡刷卡数据,将其转换为每个公交站台流量的二维时间序列数据,结合居民日常出行行为研究,利用数据挖掘技术,构建了基于公交刷卡数据和兴趣点的城市功能区识别模型,并将识别结果在交通分析小区尺度上汇总。研究结果显示,利用城市功能区识别模型,通过冗余数据的筛除和特征的创建实现对数据的有效降维,并选用期望最大化算法对处理后的数据进行聚类分析,结合居民日常出行相关特征和兴趣点分布数据对聚类结果进行诠释,可以快速有效地识别出与北京市土地利用现状地图具有一定匹配度的北京市各功能区。本研究的方法可以辅助规划人员和公众有效识别和理解复杂的城市空间结构,对城市地理及规划研究具有重要的理论和实践价值。     

天气因素对公交客流量的影响研究

公交客流量是公交企业在经营中最关注的经济指标,研究天气因素对公交客流量的影响可以帮助公交企业提前应对天气变化造成的公交客流量波动。利用2014年8—12月广州市6路公交的刷卡数据和日平均及小时天气数据,将公交客流量残差作为因变量,气温、天气状况、风力作为自变量,基于多元线性回归方法分别建立经常性乘客和偶发性乘客的工作日、休息日公交日客流量和小时客流量模型。研究发现,天气对公交客流量的影响随着乘客类型(经常性/偶发性)的不同、出行模式(工作日/休息日)的不同呈现明显的差异性:小雨、中雨/大雨会显著降低公交客流量,休息日相比工作日、偶发性乘客相比经常性乘客更加明显;雷阵雨会显著增加偶发性乘客的公交客流量,但对于经常性乘客的影响不显著;气温、多云、阴、雾对公交客流量的影响仅在小时模型中显著。最后从公交运营、公交站点设计及站点周边步行环境设计等方面提出了应对不利天气的建议。     

基于"客流—用地"的城市轨道交通站点类型识别与空间再平衡研究——以成都市为例

城市轨道交通站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的站点在城市中的区位条件、功能定位、土地利用、人流特征等均存在差异.利用成都市2018年POI数据、地铁刷卡数据、出行调查等数据,基于"客流行为—用地结构"视角,将人群行为和实体空间进行关联聚类,通过K-均值聚类对成都市136个轨道交通站点进行类型识别,并分析其...     

基于一种有效性函数的k-means算法

传统的K-means算法要求事先给出聚类数k值,从而导致聚类质量的下降。本文提出一种基于聚类有效性函数IG的K-means算法,该函数定义为数据特征轴总长度的平方与最小类间距的比值,当比值达到最小时对应的值为最佳聚类数k。而且,与其它有效性函数比较,IG能高效处理簇密度不同的数据集。实验证明,改进算法提高了聚类质量。     

基于Hadoop MapReduce和粗粒度并行遗传算法的大数据聚类方法改进

为了提高并行遗传算法在大数据聚类问题中的时间效率,通过利用粗粒度遗传算法的并行化思想,提出了Hadoop平台上基于MapReduce计算框架的粗粒度遗传算法的并行化设计。该思想主要来源于大数据体量庞大的特点,聚类算法时间消耗巨大。并行是解决算力不足的一个较为有效的方法,实验结果表明,并行化的遗传算法在处理大数据聚类时相比传统的串行化处理在时间消耗方面有明显的降低。     

上海内河首发船舶IC卡

2005年4月18日．江苏海事局将在全国海事系统率先实现船舶持全国统一的IC卡签证。从当日起，船舶只要持统一的IC卡便可在江苏海事局辖区各船舶签证站点顺利办理船舶签证。这也标志着交通部海事局精心打造的长三角船舶一卡通工程进入全面推广阶段。从4月18日起，在江苏海事局所属各船舶登记机关登记的船舶将在全国统一的船舶登记系统内登记，登记的中国籍国内航行船舶可以向船级港船舶登记机关免费申领船舶IC卡．已经领取船舶IC卡的船舶可在江苏海事局辖区各签证站点刷卡签证。     

基于遗传算法的改进K-means算法

本文对K-means算法的缺点做出了一些改进,提出了一种基于遗传算法GA-K-means的算法。利用遗传算法初始化K-means的初始聚类中心点,改进后的算法解决了K-means算法容易因为初始聚类中心的选择不同而陷入局部最优解的问题。实验表明,改进后的算法聚类结果稳定且聚类效果较好。     

住宅的多样性——日本集合住宅的借鉴

以西安目前住宅市场发展的现状及其存在的弊端为例 ,说明我国目前住宅需求的多样化和设计手法的单一化之间的矛盾 ,论述了与我国有着相似文化背景的日本在解决不同住宅需求时采用形式多样、功能各异的集合住宅的理念 .试图以此借鉴 ,使我国建筑设计界了解日本集合住宅的发展演变过程 ,吸取他们的经验 ,为我们在住宅多样化研究和设计时提供一种不同的思路和方法 .     

自动扶梯逆行故障成因与分析

对自动扶梯突然反转而导致逆行故障的类别和成因进行了分析,讨论了逆行速度及症状,分析了逆行概率及风险,并针对逆行提出了一些对策。     

南京郊区化水平评价

在界定郊区和郊区化概念的基础上，主要从工业和人口两方面对南京的郊区化水平做出评价．通过分析，以期能对南京郊区化的发展有一个整体的全新认识，从而有助于新时期南京市的城市规划和管理工作的顺利展开。     

浅析步行街的建筑工效学——上海市吴江路步行街建筑工效学调研

从建筑工效学的角度对上海市吴江路休闲步行街进行了调查研究，根据调查结果，分析了其在建筑工效学上的一些特点与不足之处并进行了探讨，以期对步行街的建筑工效学设计提供准确的参考。     

江南园林意蕴之现象学体验

从现象学的角度,以体验者的观察感知与舒尔茨的建筑现象学理论相互博弈,逐步展示江南园林的点点滴滴意蕴,规避对造园具体手法的详细认知,由体验出发,结合现象学理论,再辩证地回归园林体验,以实现对江南园林意蕴本质感知.     

变压器铁芯接地智能保护的实现原理

为了预防电力变压器运行过程中因铁芯多点接地导致接地电流超标而造成的铁芯发热故障,提出了一种新的变压器铁芯接地智能保护原理,并通过对变压器铁芯接地电流的实时监测,在检测到接地线电流超过国家标准后采取自动启动限流装置的措施,实现将接地电流限制在规程要求的范围之内,并对电气设备状态进行在线检修、评估、预警和风险分析,从而达到防患于未然的目的。     

关于运城市区排水的思考

通过了解运城市区的气候特征、地表水含量及排水现状,总结出市区排水工程存在的主要问题,并提出了市区排水工程规划思路,以期建设一个功能齐全、配套完善的市区排水系统,实现市区洪水、雨水、污水的安全有序排放。     

边坡加固中锚索框架的应用与锚索预应力损失

以锚索框架为研究对象,讨论了锚索框架支护技术在边坡治理中的重要作用,介绍了框架形式,阐述了锚索预应力损失的影响因素,包括锚索材料,岩体条件,张拉器具和工序,外界自然条件和人工作业因素等,以指导实践。     

西安建筑科技大学城市规划专业硕士研究生学位论文选题分析

本文通过对西安建筑科技大学建筑学院城市规划专业1999-2004年硕士研究生的95篇毕业论文的选题进行整理分析,找出其中的趋势、规律,分析热点问题并试图提出建议。     

预留高架桥箱梁拆除施工的实践

在上海中环线大柏树立交桥工程中需拆除预留两联高架桥。该文介绍了该工程采用人工破碎方法拆除的施工流程;施工中的主要技术混凝土凿除,预应力释放,箱梁支撑系统设计和箱梁变形控制。经工程实践,使拆除工程在不影响周边环境及该处交通的前提下安全顺利地得以实施,为市中心交通枢纽处拆除高架桥提供经验。