基于数据挖掘的准能露天煤矿矿用运输卡车工况监控系统

设计了一个集露天矿卡车运行状态、轮胎状况和油耗检测为一体的,并且为卡车驾驶员和管理人员提供实时的显示信息,以及具有通过数据挖掘方式确定车辆运行安全性功能的露天矿矿用运输卡车工况监控系统;并基于卡车工况数据特性,设计了一种基于循环神经网络的卡车轮胎安全数据挖掘模型。通过试验对比验证,该模型具有较高的准确性和较强的实用性。     

基于城市兴趣点的连续路径诱导方法

针对现有路径诱导算法无法实现多点连续搜索的不足,提出了一种可以满足出行者一次出行中访问多个兴趣点(Point of interest,POI)的ASSA算法(A*-based sequenced search algorithm)。ASSA算法优化了路网搜索结构,大幅地减少了数据访问量,并通过兴趣点近邻区域的时空关联推理,得到最优出行路径。并基于城市POI兴趣点信息,对兴趣点数据进行了分类划分,设计了多规则下的兴趣点访问机制,并对其进行了试验验证。结果表明:相比于NS最近邻算法,提出的ASSA算法可以提高计算性能16%以上,并避免了非最优路径的出现,可以有效地满足出行者不同规则下的兴趣点访问需求。