数据挖掘在智能交通系统中的应用分析 被引量：12

1

作者 曹卫东 房芗浓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第B07期91-92,95,共3页

介绍了数据挖掘的基本概念及应用背景;讨论了作为复杂巨系统的智能交通系统的信息特性及其不确定性;指出控制的实时性要求在交通流状态迅速变化条件下尽快求出最优或次优控制变量,传统的基于数学建模方法的局限性决定其无法解决这些难题... 介绍了数据挖掘的基本概念及应用背景;讨论了作为复杂巨系统的智能交通系统的信息特性及其不确定性;指出控制的实时性要求在交通流状态迅速变化条件下尽快求出最优或次优控制变量,传统的基于数学建模方法的局限性决定其无法解决这些难题;对应用数据挖掘技术处理智能交通系统的某些具体问题进行了分析。 展开更多

关键词 数据挖掘 智能交通系统 交通流 预测

下载PDF 职称材料

面向新型电力系统的电力大数据副本管理算法 被引量：14

2

作者 丁斌 袁博 +2 位作者 郑焕坤 邢志坤 王帆 《电测与仪表》 北大核心 2022年第1期10-17,共8页

随着新型电力系统建设步伐的加快,电网信息化程度不断加深,上万台虚拟机构成的庞大数据中心,仅仅依靠传统任务调度型副本管理策略,已无法满足未来精准负荷控制等新型电力业务对大数据处理时延的需求。对此,文章在充分考虑网络流量和数... 随着新型电力系统建设步伐的加快,电网信息化程度不断加深,上万台虚拟机构成的庞大数据中心,仅仅依靠传统任务调度型副本管理策略,已无法满足未来精准负荷控制等新型电力业务对大数据处理时延的需求。对此,文章在充分考虑网络流量和数据中心位置分布的基础上,构建一种基于随机配置网络(SCN)的电力大数据自适应副本管理系统。同时,提出了一种基于C-means聚类的底层设备分类网络流量预测模型,有效地完成数据库网络资源的实时评估。为了有效提升电力大数据副本管理效率降低数据处理延时,提出了一种面向新型电力系统的数据存储和选择的副本管理算法,实现电力大数据副本的灵活存储和最优选择。最后,在相应省公司开展试点验证,实验结果表明该算法能够有效支撑电力大数据存储,降低数据处理延时,跨分布式DCs的现场作业完成时间平均减少12.19%。 展开更多

关键词 电力大数据 副本管理 低时延 流量预测

下载PDF 职称材料

基于交通大数据的车辆行驶路径规划综述 被引量：8

3

作者 王迎 赵建军 +1 位作者 李兴菊 聂红梅 《软件导刊》 2020年第10期50-54,共5页

交通大数据的应用和发展为现代车辆路径规划带来了机遇和挑战。因此,了解交通大数据概念、路网匹配、路径规划算法、交通信息预测等方面的研究现状和研究特点,对明确未来路径规划研究方向和发展趋势显得尤为重要。首先介绍交通大数据概... 交通大数据的应用和发展为现代车辆路径规划带来了机遇和挑战。因此,了解交通大数据概念、路网匹配、路径规划算法、交通信息预测等方面的研究现状和研究特点,对明确未来路径规划研究方向和发展趋势显得尤为重要。首先介绍交通大数据概念及轨迹数据预处理方法,归纳总结国内外在路网匹配上的各种匹配算法及其优缺点;然后,阐述常用路径规划算法,其中包括传统经典算法与当下流行的智能算法;随后对交通信息预测研究方法和各种预测模型进行简要概括;最后指出车辆路径规划现阶段存在的问题,并展望未来研究方向。 展开更多

关键词 智能交通 路径规划 交通大数据 行驶车辆 路网匹配 交通信息预测

下载PDF 职称材料

一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测 被引量：1

4

作者 张阳 廖晓烨 +1 位作者 杨书敏 辛东嵘 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期126-133,共8页

针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,... 针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,增强预测的时空关联性,克服训练数据过于依赖时间序列的缺陷;同时,优化深度信任网络短时交通流预测模型结构,提出一种改进的花朵授粉算法对预测模型的隐层结构参数进行优化,避免因模型结构参数选取形式过于固定所导致的模型预测结果陷入局部最优解及实用性降低的问题。通过采集福州市两个交叉口的相关交通量数据,分别对预测模型的可行性进行评估。同时,将MFPA-DBN模型分别与不同隐层结构的深度信任网络模型及GA-LSTM、CNN-SVR、TGWO-BP 3种模型进行对比。实验结果表明:在相同训练数据的条件下,结构优化的深度信任网络(MFPA-DBN)短时交通流预测方法可行、有效,预测精度优于其他深度学习预测模型,实时性能也能满足实际要求。 展开更多

关键词 交通运输工程 交通大数据 交通预测 深度学习 交通流 深度信任网络 花朵授粉算法

下载PDF 职称材料

基于车联网大数据的交通路况预测研究 被引量：4

5

作者 李业伟 《信息通信技术》 2017年第6期74-78,共5页

为了减少交通路况拥挤,文章提出了一种基于车联网大数据的交通路况预测方案。新方案介绍交通拥挤现状和现有的解决方案,分析交通路况预测的关键技术,设计一种基于车联网大数据的交通路况预测系统,阐述新系统的体系结构和通信架构。最后... 为了减少交通路况拥挤,文章提出了一种基于车联网大数据的交通路况预测方案。新方案介绍交通拥挤现状和现有的解决方案,分析交通路况预测的关键技术,设计一种基于车联网大数据的交通路况预测系统,阐述新系统的体系结构和通信架构。最后,通过系统应用证明新方案不仅减少了城市交通拥堵次数和时间,还提高了出行效率。 展开更多

关键词 车联网 大数据 人工智能 交通路况预测

下载PDF 职称材料

基于贝叶斯优化的LSTM高速交通流量预测 被引量：3

6

作者 沈括 朱怡帆 +1 位作者 孟祥毅 李海济 《现代计算机》 2022年第11期51-55,共5页

利用大数据技术来研究海量的交通数据,是当前研究热点之一。而长短期记忆网络(LSTM)对大数据训练具有很强的适应性和出色的扩展性,相较于RNN无法处理长期依赖的问题具有很大的优势。基于LSTM神经网络,针对人为经验调参困难的问题,提出... 利用大数据技术来研究海量的交通数据,是当前研究热点之一。而长短期记忆网络(LSTM)对大数据训练具有很强的适应性和出色的扩展性,相较于RNN无法处理长期依赖的问题具有很大的优势。基于LSTM神经网络,针对人为经验调参困难的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的LSTM模型。最后利用英国高速公路数据集进行验证,测试模型对交通流量预测的有效性与准确性。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LSTM模型表现出了良好的性能,预测精度较高。 展开更多

关键词 大数据 LSTM 贝叶斯算法 交通流量预测

下载PDF 职称材料

基于ARIMA模型的移动数据流量预测研究 被引量：4

7

作者 吴疌 《电信工程技术与标准化》 2014年第3期20-22,共3页

移动数据流量预测对于运营商的业务发展和网络建设有重要的指导意义。本文介绍了ARIMA模型,并将其应用于移动数据流量的预测。实际结果表明ARIMA模型的预测精度比线性回归、局部拟合回归,神经网络模型都高,可作为移动数据流量的预测模型。

关键词 数据流量 预测 线性回归 神经网络

下载PDF 职称材料

移动通信系统数据业务量预测研究 被引量：3

8

作者 庞京 王坦 +1 位作者 李景春 黄标 《信息技术》 2014年第9期37-41,共5页

运用灰色GM(1,1)模型,以北京市某运营商移动通信网络数据业务量为样本数据,通过模型预测的移动通信业务量的拟合数据与样本数据基本一致,得到的2020年业务量增长倍数在其他各家机构预测倍数范围之内,从而得出将灰色GM(1,1)模型用于移动... 运用灰色GM(1,1)模型,以北京市某运营商移动通信网络数据业务量为样本数据,通过模型预测的移动通信业务量的拟合数据与样本数据基本一致,得到的2020年业务量增长倍数在其他各家机构预测倍数范围之内,从而得出将灰色GM(1,1)模型用于移动通信数据业务量增长趋势的预测是合理的。 展开更多

关键词 灰色GM(1 1)模型 移动通信 数据业务量预测

下载PDF 职称材料

基于FARIMA的铁路数据网流量趋势预测 被引量：2

9

作者 孙强 周洋 张治鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期84-88,共5页

利用FARIMA模型,对铁路数据网中的真实数据流量进行建模并分析,提出一种新型的基于FARIMA模型的铁路数据网流量预测方法,该方法能够同时描述网络流量的长相关特性和短相关特性。将FARIMA过程转换为差分过程和ARMA过程进行趋势预测,并且... 利用FARIMA模型,对铁路数据网中的真实数据流量进行建模并分析,提出一种新型的基于FARIMA模型的铁路数据网流量预测方法,该方法能够同时描述网络流量的长相关特性和短相关特性。将FARIMA过程转换为差分过程和ARMA过程进行趋势预测,并且根据平均绝对误差、绝对百分比误差等多项指标进行比较验证。通过对高速铁路数据网6个月的数据进行建模分析,利用不同的参数设置预测未来2个月的流量趋势,并与真实数据进行对比。实验结果表明该方法比传统的基于ARMA模型的预测方法更为精准,能够适用于铁路数据网流量趋势预测。 展开更多

关键词 铁路数据网 FARIMA模型 长相关性 趋势预测

下载PDF 职称材料

基于深度学习的城市流量预测 被引量：1

10

作者 王梦园 翟希 王斌 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2021年第1期122-127,共6页

就所述的长短期记忆(LSTM)模型和DeepST-ResNet模型进行了研究分析,并基于西安滴滴出行的真实数据对相关模型进行对比实验,分析了各个模型的优劣,提出了建立更优模型的思路与展望.

关键词 交通管理 滴滴出行 时空数据 神经网络 流量预测

下载PDF 职称材料

关于联通CDMA网三期工程建设的探讨分析

11

作者 刁兆坤 《电信工程技术与标准化》 2003年第4期69-71,共3页

该文针对联通新时空分公司CDMA移动通信网三期工程建设的必要性及总体设计提出了建设思路, 并根据城市不同地理区域的特点给出了建设的具体实施方法。

关键词 联通公司 CDMA网 载波 话音业务 数据业务 业务预测

下载PDF 职称材料

基于大数据的城市交通态势推演与综合评估关键技术及应用

12

作者 张晓春 林涛 +12 位作者 陈振武 丘建栋 蔡铭 周勇 李健 伍速锋 周子益 李锋 关金平 刘永红 梁晨 段仲渊 许燕青 《建设科技》 2021年第13期40-43,51,共5页

城市交通态势推演和评估技术是城市交通治理的核心量化分析技术。随着城市交通治理综合化、精细化和智能化要求的提高,传统依托小样本数据调查与分析,建立集计经验模型进行多方案比选评估的方法和技术,已难以适应新时期城市交通治理要... 城市交通态势推演和评估技术是城市交通治理的核心量化分析技术。随着城市交通治理综合化、精细化和智能化要求的提高,传统依托小样本数据调查与分析,建立集计经验模型进行多方案比选评估的方法和技术,已难以适应新时期城市交通治理要求。本项目历时十余年,在国家自然科学基金等国家级、省部级课题支持下,突破了基于多源大数据的个体出行活动链全过程全方式融合感知、城市交通演化态势可靠推演与敏捷预测、城市交通精细化治理综合评估等关键技术,建立了面向城市交通精细化治理的个体出行活动链模型和大规模路网实时在线推演模型,构建了大数据综合评估体系,支撑了城市交通精细化治理科学量化分析与评估。项目应用超过1000个项目,推广至成都、重庆、苏州、湛江、南昌、长春、兰州等100多座城市,影响了全国约2亿人的交通出行。 展开更多

关键词 交通治理 大数据 综合评估体系 融合感知 交通态势推演 敏捷预测

下载PDF 职称材料

基于BX数据生成法的江苏省内河货运量预测 被引量：4

13

作者 李旭循 吴凤平 +1 位作者 邱毓敏 徐炜勇 《水运工程》 北大核心 2008年第3期1-3,共3页

应用BX数据生成法对灰色模型预测中的初始数据进行了处理,并通过对江苏省内河航道货运量的预测,对两种方法进行了对比,说明BX数据生成法在没有明显加大工作量的基础上有效地改进了预测精度。

关键词 BX数据生成法 灰色模型 内河航道货运量 预测 GM(1 1)

下载PDF 职称材料

基于联网收费数据实时滑动校核的高速公路交通量预测平台的应用研究 被引量：2

14

作者 方杰 罗建科 +1 位作者 丘建栋 刘恒 《公路工程》 北大核心 2015年第4期205-209,共5页

为改变传统交通量预测工作中交通量数据及路网状况无法实时动态更新的状况,基于联网收费系统数据构建了实时滑动校核的高速公路交通量预测平台,并将该平台应用于深圳市高速公路网的交通量预测中。应用的结果表明,该预测平台能有效提高... 为改变传统交通量预测工作中交通量数据及路网状况无法实时动态更新的状况,基于联网收费系统数据构建了实时滑动校核的高速公路交通量预测平台,并将该平台应用于深圳市高速公路网的交通量预测中。应用的结果表明,该预测平台能有效提高交通量预测结果的精度,并使得预测结果保持动态更新。 展开更多

关键词 联网数据 高速公路 实时滑动校核 交通量预测平台

下载PDF 职称材料

基于OD数据的江苏省高速公路交通量测算方案设计与实施

15

作者 田富 刘婷 《科技创新导报》 2020年第9期6-7,共2页

随着高速公路基础建设的不断完善,陆路实时监测的质量与深度也在不断升级。基于GIS集成环境设计并建立了江苏省高速公路大数据分析平台,推算出各路段的交通流量数据。利用测算后数据进行高速公路交通流量地图可视化,验证GIS技术测算的O... 随着高速公路基础建设的不断完善,陆路实时监测的质量与深度也在不断升级。基于GIS集成环境设计并建立了江苏省高速公路大数据分析平台,推算出各路段的交通流量数据。利用测算后数据进行高速公路交通流量地图可视化,验证GIS技术测算的OD交通量数据在高速公路局域交通网需求中的可行性。 展开更多

关键词 GIS技术 高速公路 OD数据 交通流量需求预测 数据可视化

下载PDF 职称材料

基于数据扩展的短时交通流量预测

16

作者 魏庆东 邵峰晶 孙仁诚 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期73-78,共6页

多种机器学习和深度学习的模型和算法应用于短时交通流量预测,但是,大多数模型尤其是深度学习模型对训练样本的数量要求较高。为此,提出了一种基于数据扩展的短时交通流量预测方法,该方法基于自编码神经网络分别结合长短时记忆神经网络(... 多种机器学习和深度学习的模型和算法应用于短时交通流量预测,但是,大多数模型尤其是深度学习模型对训练样本的数量要求较高。为此,提出了一种基于数据扩展的短时交通流量预测方法,该方法基于自编码神经网络分别结合长短时记忆神经网络(LSTM)和支持向量机回归(SVR)构建预测模型,该模型利用自编码神经网络扩展的数据分别训练长短时记忆神经网络和支持向量回归进行交通流量的预测,结果表明,所提出的预测模型具有较高的精度和较好的泛化能力。 展开更多

关键词 数据扩展 短时交通流预测 自编码 LSTM SVR

下载PDF 职称材料