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基于决策树方法的车辆油耗估计模型 被引量：7
1
作者 朱广宇 赵蕾 +2 位作者 黄达 张彭 边历嵚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期200-206,共7页
车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法... 车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性. 展开更多
关键词 公路运输 油耗估计 数据挖掘 C4.5决策树算法 主成分分析法
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基于聚类分析的航班油耗组合估计
2
作者 李舒 张伟业 +1 位作者 汪坤 段照斌 《计算机与现代化》 2022年第8期65-69,共5页
针对碳排放报告中燃油消耗数据存在单个不连续缺失和连续缺失2类数据,使用单一方法估计误差大的问题,提出一种基于聚类分析的组合估计方法。该方法首先采用K-medoids聚类算法将数据归类为单个不连续缺失数据以及连续缺失数据,然后使用N... 针对碳排放报告中燃油消耗数据存在单个不连续缺失和连续缺失2类数据,使用单一方法估计误差大的问题,提出一种基于聚类分析的组合估计方法。该方法首先采用K-medoids聚类算法将数据归类为单个不连续缺失数据以及连续缺失数据,然后使用NB方法对单个不连续数据进行估计填充,使用DTW方法对连续缺失数据估计填充,最后分别在1%、2%以及3%均方根误差时进行估计结果评价。实验结果表明:基于聚类分析的NB-DTW组合方法能有效降低估计误差,在1%、2%以及3%均方根误差时比NB方法分别降低了9.3%、12.1%、12.96%,比DTW方法分别降低了35.46%、43.62%、55.04%。 展开更多
关键词 油耗估计 聚类分析 朴素贝叶斯 动态时间规整 数据缺失
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改进深度信念网络在飞机下降段油耗估计中的应用 被引量：4
3
作者 刘家学 尹鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期69-74,共6页
为准确估计飞机油耗量,针对飞机下降段油耗影响因素众多且与油耗呈非线性关系的特点,提出一种基于改进深度信念网络(DBN)模型的飞机下降阶段油耗估计方法。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN模型中受限玻尔兹曼机(R... 为准确估计飞机油耗量,针对飞机下降段油耗影响因素众多且与油耗呈非线性关系的特点,提出一种基于改进深度信念网络(DBN)模型的飞机下降阶段油耗估计方法。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN模型中受限玻尔兹曼机(RBM)处理连续油耗输入数据时信息丢失问题;采用自适应步长(AS)策略加快收敛速度。该方法利用改进DBN模型的深层非线性网络结构实现油耗影响因素与油耗复杂非线性函数关系的逼近,并通过模型顶层连接的BP网络进行油耗估计。实验结果表明,改进DBN模型在复杂非线性估计方面有较大优势,油耗估计精度和拟合度较高,验证了该方法在飞机下降段油耗估计领域具有可行性。 展开更多
关键词 下降段油耗估计 油耗影响因素 改进深度信念网络 高斯 伯努利受限玻尔兹曼机 自适应步长
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