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提出了仅基于链路线形的危险链路预测模型,通过对链路线形数据的计算,得到相应的链路潜在危险程度,对新加入交通网络的链路进行预测,从而在碰撞发生之前进行相应的整治。实验选取自贡市檀木林—自来水厂路段为测试对象,通过分析其链路线形数据,探讨了该链路的危险性;同时,应用物理分析法和当量总碰撞法对结果进行验证比较。验证表明,该模型可以在不需要历史数据的情况下,有效准确地对危险链路进行预测。 相似文献
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关联规则隐藏是隐私保护数据挖掘(privacy-preserving data mining, PPDM)的一种重要方法.针对当前的关联规则隐藏算法直接操作事务数据、I/O开销较大的缺陷,提出一种基于FP-tree快速关联规则隐藏的算法FP-DSRRC.算法首先对FP-tree的结构进行改进,增设事务编号索引并建立双向遍历结构,进而利用改进的FP-tree对事务信息进行快速处理,避免了遍历原始数据集产生的大量I/O时间;然后通过建立和维护事务索引表实现对敏感项的快速查找,并基于分簇策略对关联规则处理,以簇为单位进行敏感规则消除,同时采用规则支持度和置信度阈值区间的思想,减少了关联规则隐藏处理对原始数据集的影响;最后通过实验测试证明:相较于传统关联规则隐藏算法,FP-DSRRC算法在保证生成的数据集质量的同时,减少了50%~70%的算法执行时间,并在大规模真实数据集上有较好的可用性. 相似文献
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介绍了400m3/h化纤污水处理装置的标定条件、标定过程、装置运行工况,并与装置的设计参数进行了比较。通过标定,装置工艺适合用于处理以PTA污水为主的化纤污水。标定期间,预处理旋流沉淀器对PTA的去除率达75.6%。一级生化容积负荷1.41kg[COD]/(m3·d),污泥负荷0.23~0.38kg[COD]/(kg[MLSS]·d);二级生化容积负荷0.142kg[COD]/(m3·d),污泥负荷0.035~0.037kg[COD]/(kg[MLSS]·d),基本达到设计要求。PTA经处理后,CODCr可降至100mg/L以下,CODCr去除率达97.5%,污水排放达到了国家标准GB8978-1996的要求。 相似文献
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主机资源的负载预测对其运营维护工作具有重要意义.传统负载预测方法通常采用线性时间序列模型拟合负载数据,而负载受复杂的内外部环境影响,线性模型无法很好地表征负载数据规律.为提高模型的精度,提出将负载信息分解为线性部分和非线性部分的思想,并将自回归差分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和分类回归树(classification and regression tree,CART)模型相结合进行预测.通过加权最小二乘法改进的ARIMA预测线性部分,通过边界判定优化的CART预测非线性部分,并结合两者获得综合预测结果.在真实负载数据集下进行对比实验,结果表明,改进后的算法预测精度相比传统方法提高了15%以上,且对偏远值和不同的时间间隔都均有良好的适应性. 相似文献
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轨迹聚类算法可以广泛地应用在交通管理中,利用轨迹聚类算法找出车辆轨迹热点区域对交通部门规划管理交通出行有重要指导意义。目前的轨迹聚类算法多以空间相似性进行度量,不能体现不同时间段的轨迹热点区域划分情况。针对上述问题,该文结合时间因素,提出了一种时空轨迹的热点区域提取算法。首先,对传统的密度峰值聚类算法进行了改进,考虑了计算密度的线性和非线性部分,改进了密度的计算方法;同时,改进了簇类中心的选取方法,能够自动地选取簇类中心;在此基础上,提出了聚类融合算法,过滤了不合适的聚类和多余聚类;最后利用DB检验量来检测提取效果。实验结果表明,相比于传统的聚类算法,本文算法能更有效地提取时空轨迹的热点区域。 相似文献
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聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(Heuristic Clustering algorithm based on Sub-game Perfect Equilibrium,HCSPE).该算法充分挖掘数据点自身的分布特征信息,通过启发式方法得到自适应的参数值,从而使数据点局部密度属性值的得出具有客观性和普适性,降低了聚类结果对参数的敏感性.基于博弈的思想,综合局部密度和相对距离两个属性形成数据点的竞争力,依靠竞争机制完成聚类数量的自动计算以及聚类中心的确定.在多个规模和类型均不相同的数据集上的实验结果表明,本文所提出算法的性能指标整体优于其他算法,并且聚类结果更符合客观所需. 相似文献
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针对空间信息数据库等专业选修课的教学目标和特点,结合教学问卷调查,从选课原因、学习难点、实验教学作用以及教学模式选择四个方面,分析教学各部分的重要性和相互关系;并对教学改革计划进行探讨。 相似文献
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