面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型

为减缓枢纽机场的客流量拥堵问题,减少机场运营成本,设计面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型.在枢纽航线网络基础上,引入高铁线路建立优化模型;设计高维多角标变量表示方法和禁忌搜索算法的求解方法,减少算法的计算负担,科学规划线路客流量和运输方式.实验结果表明,与严格和非严格的枢纽航线网络相比,该优化模型可以较好减缓枢纽机场的拥堵,降低枢纽机场的负荷率,减少网络成本.该模型求解算法具有收敛速度快且解分布稳定的特点.     

基于张量距离算法预测空调系统的室内温度及供水温度

以维持室内温度舒适和提供运行策略、节约能源为目的,设计了张量距离模型用于挖掘不断增长的历史数据中的有效信息解决空调供暖问题.考虑到空调运维数据的时空特性及各参数的多维特性,将历史数据确定日类型、划分时间段、扩充室外温度后,构造历史温度特征张量,爬虫建筑物所在地的未来室外温度插值后按同样方法扩充数据为未来温度特征张量作为输入,衡量历史时间段与预测时间段中各输入参数的张量距离,找到最小值的索引及对应的纤维,逐小时输出预测时间段空调系统的室内温度及其供水温度.连续7日的预测数据表明:基于张量距离模型预测的室内温度与实际的温度差为0.46℃,比基于支持向量回归(SVR)模型预测的温度差(0.75℃)小,更接近实际温度;基于张量距离模型预测的供水温度与实际的温度差为2.08℃,可用作供水策略.     

基于图卷积神经网络的SDN网络流量预测

精确和实时的网络流量预测在SDN网络中扮演着重要角色,同时对流量工程、网络控制起到重要作用.由于网络拓补的约束和时间的动态变化,即空间和时间特征,使得网络流量预测问题已经成为一个公认的科学问题.为了有效提取空间和时间特征,提出一种基于神经网络的预测模型,即结合了图卷积和门控循环单元的模型.图卷积网络可以有针对性地提取到复杂拓补的空间特征,同时门控循环单元能提取到流量的时间特征,两者的结合可以有效地预测软定义网络中的流量.在模型性能比较方面,将提出的GCGRU与经典方法进行了比较.评估指标包括MSE,RMSE,MAE.实验结果表明,GCGRU能够更有效地进行流量预测.     

基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法

针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法.利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物.实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85％,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景.     

改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类

针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。     

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。     

上市公司文本信息披露智能分析研究综述

对上市公司发布的文本信息披露进行分析是投资者了解公司经营状况、做出投资决策的重要途径,然而人工阅读和分析的方法存在效率低、成本高等问题。人工智能技术的发展则为文本信息的智能分析提供了契机,能够从海量企业文本数据中挖掘有价值的信息,充分发挥数据驱动的优势,大幅度提高分析效率,成为近些年的研究热点。对近十年关于上市公司文本信息披露智能分析的研究工作进行了总结,分别从文本信息披露的事件类型的研究现状、智能分析方法和应用场景三个方面进行了归纳,分析了该领域当前面临的挑战,最后根据现有方法的不足指出了未来可能的研究方向。     

基于用户满意度的图标动态形式设计

为了增加用户对人机界面图标的可理解性,提高用户认知效率,提出一种基于用户满意度的图标动态形式评价方法.利用速率、方向、范围、路径分别定义图标旋转、左右、上下平移、缩放4种基本动态形式;采用阈限测量法获得图标动作时间的上阈、舒适值、下阈,通过线性回归建立图标动作时间与图标动作幅度间映射关系;通过Likert量表进行动态图标范围适合度调查;结合方差分析和最小显著性差异实验,分析图标动作时间和图标动作幅度对用户偏好满意度、认知负荷的影响,并用于指导动态图标设计.实验结果表明在4种基本动态形式下,移动端的动态图标最佳动作时间在450 ms左右;动作时间与动作幅度为正相关,设备尺寸、图标复杂度对动作时间的设定有决定性的影响;动作幅度的设定与设备尺寸相关.为人机界面中动态图标设计提供了一种动态图标量化分析模型,以便为人机界面的动态图标设计提供一定的理论参考.     

外秦淮河武定门闸上游减淤物理模型试验

针对南京市外秦淮河武定门闸上游近年来发生泥沙淤积严重的问题,建立了武定门闸河段物理模型,设定两种方案进行悬沙冲淤试验,分析偏转角为15°的导流墙工程对闸上游的减淤作用。结果表明:方案1(将闸门至上游60 m开挖至设计断面),设置导流墙后,经过2年8个月的水沙过程,整治段淤积量减少30.4%;方案2(将闸门至上游240 m开挖至设计断面),设置导流墙后,经过1个典型水文年,整治段淤积量减少50.8%,经过2个典型水文年,淤积量减少44.0%,减淤幅度下降,河床趋于形成新的冲淤平衡,断面地形也趋向于均匀分布;设置偏转角为15°的导流墙对武定门闸上游河道有显著的减淤作用,有助于提高河道的过流能力。     

宁波港碳排放测算及低碳发展对策

借鉴国内外低碳港口建设的经验与实践,基于燃油消耗、电力消耗和船舶活动消耗提出港口碳排放测算方法,测算了宁波港的碳排放水平。结果表明,近年来宁波港CO2排放总量构成为船舶活动消耗约占51%,电力消耗约占33%,燃油消耗约占16%。最后结合宁波港低碳港口建设的现状和存在的问题,从技术、管理、法制和文化等方面提出低碳港口发展策略。