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基于卷积神经网络的机械故障诊断方法综述 被引量:49
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作者 吴定海 任国全 +1 位作者 王怀光 张云强 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1024-1032,共9页
深度学习善于从海量的数据中挖掘越来越抽象的特征并具有良好的泛化能力,受到了越来越多的研究人员的关注,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则是其深度学习中一种经典而广泛应用的结构,在计算机视觉、目标检测、自然... 深度学习善于从海量的数据中挖掘越来越抽象的特征并具有良好的泛化能力,受到了越来越多的研究人员的关注,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则是其深度学习中一种经典而广泛应用的结构,在计算机视觉、目标检测、自然语言处理、语音识别等领域成效卓越。在详细分析机械系统故障诊断的现状和需求的基础上,首先介绍了CNN的典型结构,然后从数据输入类型、网络结构设计、迁移学习等方面对CNN在机械故障领域的应用进行了归纳总结,研究CNN应用的深层次特征提取与可视化等问题,最后,分析机械故障诊断中存在的困难,并展望了CNN在机械故障诊断领域应用中待研究解决的若干问题。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 大数据 状态监测 故障诊断 迁移学习 特征提取
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大数据时代机器学习的新趋势 被引量:37
2
作者 陈康 向勇 喻超 《电信科学》 北大核心 2012年第12期88-95,共8页
当前,大数据技术和应用吸引了众多的关注,对大量结构繁多的数据进行分析并获得知识,需要充分利用机器学习的相关技术和成果。本文主要讨论了大数据时代机器学习的发展新趋势和研究重点,并对与大数据相关性大的几个关键技术进行了分析介绍。
关键词 大数据 机器学习 半监督学习 集成学习 概率图模型 迁移学习
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中药工业大数据关键技术与应用 被引量:32
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作者 徐冰 史新元 +6 位作者 罗赣 林兆洲 孙飞 戴胜云 张志强 肖伟 乔延江 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期221-232,共12页
在中药制造由工业2.0向更高水平迈进的过程中,部分信息化和数字化基础较好的企业已积累了轻量级工业大数据,成为企业资产的一部分。为促进中药工业大数据的应用,该研究针对当前中药制造过程中存在的Sigma差距和知识匮乏等问题,提出了以... 在中药制造由工业2.0向更高水平迈进的过程中,部分信息化和数字化基础较好的企业已积累了轻量级工业大数据,成为企业资产的一部分。为促进中药工业大数据的应用,该研究针对当前中药制造过程中存在的Sigma差距和知识匮乏等问题,提出了以价值创造为导向的中药工业大数据三层架构设计原理,即数据集成层、数据分析层和应用场景层。在数据集成层,总结了以传感器为基础的中药关键质量属性感知关键技术。在数据分析层,提出了由模型构建、验证、配置和维护组成的模型生命周期,介绍了智慧中药系统(iTCM)算法库和模型库。针对中药制造过程质量传递结构特点,开发了"分块-集成"建模,递进建模和路径建模等系统建模关键技术;针对中药制造过程高度专业性,提出"数据+机制"双重驱动的高阶智能建模关键技术。最后结合中药注射剂、中药口服固体制剂和中药配方颗粒生产应用场景和需求,介绍了基于工业大数据的中药生产工艺诊断、质量传递规律解析、实时放行检验和制剂处方智能设计典型案例。对中药工业大数据这一可再生资源的利用,将有效促进中药制造知识积累和质量效益提升,为实现中药制造智能化奠定基础。 展开更多
关键词 中药 智能制造 工业大数据 架构设计 质量传递结构 系统建模 传感器
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我国地方大数据政策的扩散模式与转移特征研究 被引量:13
4
作者 丁文姚 张自力 +1 位作者 余国先 韩毅 《大数据》 2019年第3期76-95,共20页
为揭示我国地方大数据政策的发展趋势与内容关联性,基于政策扩散与政策转移理论,采用内容分析法、社会网络分析方法,探索我国各省市68条地方大数据政策的时空扩散模式与内容转移特征。研究发现:我国地方大数据政策发布与参照的时间扩散... 为揭示我国地方大数据政策的发展趋势与内容关联性,基于政策扩散与政策转移理论,采用内容分析法、社会网络分析方法,探索我国各省市68条地方大数据政策的时空扩散模式与内容转移特征。研究发现:我国地方大数据政策发布与参照的时间扩散模式均符合政策扩散一般规律,时间扩散曲线呈S型;政策参照扩散模式为目前中国常见的"中央—地方扩散"与自上而下层级参照扩散模式;此外,地方大数据政策对重要国家政策内容的继承性较高,不同区域政策内容的创新各具特色。 展开更多
关键词 地方政策 大数据政策 政策参照 政策扩散 政策转移
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大数据驱动的热毒宁注射液金青醇沉关键工艺参数辨识研究 被引量:11
5
作者 杜慧 徐冰 +7 位作者 徐芳芳 张欣 王晴 夏春燕 包乐伟 王振中 乔延江 肖伟 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期233-241,共9页
金青醇沉是热毒宁注射液关键工艺单元之一,具有工艺参数多样、过程机制复杂的特点。为辨识影响金青醇沉过程的关键工艺参数,该文以热毒宁注射液数字化工厂为基础,采集热毒宁注射液金青醇沉工段2017—2018年的历史生产数据259批,共计829... 金青醇沉是热毒宁注射液关键工艺单元之一,具有工艺参数多样、过程机制复杂的特点。为辨识影响金青醇沉过程的关键工艺参数,该文以热毒宁注射液数字化工厂为基础,采集热毒宁注射液金青醇沉工段2017—2018年的历史生产数据259批,共计829318数据点,呈现出数据量大、价值密度低、来源多样等大数据部分特征。以金青醇沉浓缩制得浸膏质量为响应变量,通过数据清洗和特征提取,数据点减少为9936个。采用Pearson相关分析和灰色关联度分析进行综合决策,从48个特征变量中筛选出15个潜在关键工艺参数(pCPPs)。进一步通过偏最小二乘(PLS)回归进行定量预测建模,证明基于15个pCPPs建立的预测模型与基于48个特征变量的建立的预测模型性能相当。通过变量重要性排序,辨识出影响金青醇沉浓缩浸膏质量的9个关键工艺参数(CPPs),包括4个初始输入浸膏质量参数、3个加醇量参数和2个醇沉上清液体积参数,至此数据点为1863个,占原始数据的0.28%。从全局数据出发,采用大数据分析的方法可有效提高数据的价值密度,筛选得到的关键工艺参数有助于解析金青醇沉生产过程质量传递规律。 展开更多
关键词 金青醇沉 热毒宁注射液 大数据 关键工艺参数 质量传递规律
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大数据时代的数据安全与隐私保护问题研究 被引量:7
6
作者 凃云杰 《无线互联科技》 2019年第8期155-156,共2页
在大数据时代,大数据获得开放的同时,也带来了对数据安全与隐私保护的隐患和忧虑。分享个人数据时,既要保证数据的正常使用,又要保证个人隐私不被泄漏。因此,文章对大数据时代的数据安全与隐私保护的研究具有重要的现实意义。
关键词 大数据时代 存取控制 传输安全
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策略极限理论与策略统计学习
7
作者 严晓东 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-10,45,共11页
非线性期望是山东大学彭实戈院士开辟的原创性研究方向之一,对各个领域的科学研究越来越重要,而大数据和人工智能的兴起,为非线性期望创新理论与应用研究提供了更强劲的动力。最近,山东大学“非线性期望”团队基于多臂老虎机的策略博弈... 非线性期望是山东大学彭实戈院士开辟的原创性研究方向之一,对各个领域的科学研究越来越重要,而大数据和人工智能的兴起,为非线性期望创新理论与应用研究提供了更强劲的动力。最近,山东大学“非线性期望”团队基于多臂老虎机的策略博弈过程开创了“策略极限理论”,是非线性概率理论与强化学习交叉的重大突破性科研成果,变革了传统统计方法研究范式。本文结合徐宗本院士提出的人工智能的10个重大数理基础问题,国家自然科学基金委员会发布的2022年度重大研究计划项目中关于可解释、可通用的人工智能方法的申报指南,以及科技部发布的数学和应用研究重点专项2021、2022年度项目中“数据科学与人工智能的数学基础”理论研究的申报指南,采用“策略”这一概念探寻和揭示人工智能本质和规律,尝试启发、促动人工智能技术变革的激发源和理论依据。不同于传统的大数定律和中心极限定理在独立同分布假设下开展统计学习的研究,策略极限理论打破了数据可交换这一局限,在更大的概率空间中探求最优分布,并提出获得最优分布的最优策略路径,与之对应的统计学习过程被命名为策略统计学习,为复杂机器学习的可解释和可信赖的统计方法研究提供理论支撑。本文介绍策略极限理论的应用包括但不限于:(1)大规模数据的策略抽样;(2)数据流的在线学习;(3)强化学习的中心极限定理;(4)数据的差分隐私保护;(5)联邦学习的策略融合;(6)迁移学习和元学习的信息重构;(7)知识推理与数据驱动的融合。 展开更多
关键词 人工智能 策略极限理论 数理基础 大数据分析 强化学习 在线学习 迁移学习 联邦学习 数据隐私保护 知识推理与数据驱动
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基于舆情大数据的网民关注度转移模型研究 被引量:6
8
作者 兰月新 刘冰月 +3 位作者 张鹏 夏一雪 刘茉 连芷萱 《现代情报》 CSSCI 2018年第10期10-15,共6页
[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法 /过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组... [目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法 /过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 展开更多
关键词 大数据 网络舆情 网民关注度 转移模型 预测 数值仿真
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大数据能力对员工创新绩效的影响——知识转移与工作自主性的作用 被引量:6
9
作者 王玉峰 郑海燕 王树进 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2021年第9期122-130,共9页
基于动态能力理论,探索大数据能力对员工创新绩效的影响,并基于知识基础观分析知识转移在其中的中介作用,探究工作自主性在其中的调节作用。使用来自24家企业的403份问卷,实证研究结果表明,大数据能力显著提升员工创新绩效;知识转移显... 基于动态能力理论,探索大数据能力对员工创新绩效的影响,并基于知识基础观分析知识转移在其中的中介作用,探究工作自主性在其中的调节作用。使用来自24家企业的403份问卷,实证研究结果表明,大数据能力显著提升员工创新绩效;知识转移显著提升员工创新绩效,且部分中介大数据能力对员工创新绩效的影响;工作自主性在资源获取能力以及应用能力对创新绩效的影响中起正向调节作用,但是该调节作用在分析整合能力对创新绩效的作用机制中并不显著。 展开更多
关键词 大数据能力 创新绩效 知识转移 工作自主性
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论大数据后疫情时代的隐私让渡 被引量:2
10
作者 董淑芬 李志祥 《齐鲁学刊》 2023年第4期62-72,共11页
在大数据后疫情时代,隐私让渡呈现不断增长态势,存在侵犯隐私、侵蚀人性、瓦解社会等重大风险。隐私的内在特性为隐私让渡提供了可能基础,可分享性提供了让渡的客观基础,主客观综合性提供了让渡的主观基础,价值相对性提供了让渡的法权基... 在大数据后疫情时代,隐私让渡呈现不断增长态势,存在侵犯隐私、侵蚀人性、瓦解社会等重大风险。隐私的内在特性为隐私让渡提供了可能基础,可分享性提供了让渡的客观基础,主客观综合性提供了让渡的主观基础,价值相对性提供了让渡的法权基础,而大数据技术与后疫情安全进一步激活并强化了隐私让渡的各种可能基础。能够为隐私让渡提供正当理由的,只能是与隐私价值相当或更高的其他重要价值。大数据技术与后疫情安全凸显了隐私让渡的三个正当理由:一是自我的其他正当权益,二是他人的基本正当权益,三是共同体的重要正当权益。面对各种现实压力和思想诱惑,只有在为何让渡隐私的问题上坚持正当性原则,在如何让渡隐私的问题上坚持自主性原则,在让渡多少隐私的问题上坚持最小化原则,在让渡何种权限的问题上坚持可控性原则,才能将隐私让渡限制在合理限度之内,真正实现个人隐私、科学技术与人类社会的协调发展。 展开更多
关键词 大数据技术 后疫情时代 隐私让渡 隐私伦理
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利用联邦学习技术促进大数据中心的集成应用
11
作者 陈家良 冯金顺 +5 位作者 董少然 郭新苍 范烁晨 朱光耀 高静 马胤垚 《计算机与网络》 2024年第4期289-295,共7页
基于开源联邦学习框架,构建支持横向联邦学习、纵向联邦学习以及联邦迁移学习的联邦学习平台,提供从数据接入到模型部署的一站式开发能力,简化联邦学习模型的开发和上线工作,降低使用的门槛。联邦学习平台能够有机地融入现有大数据中心... 基于开源联邦学习框架,构建支持横向联邦学习、纵向联邦学习以及联邦迁移学习的联邦学习平台,提供从数据接入到模型部署的一站式开发能力,简化联邦学习模型的开发和上线工作,降低使用的门槛。联邦学习平台能够有机地融入现有大数据中心,结合现有的数据资源分布特点,灵活运用平台的角色分配机制,创建有效的联邦学习模型。联邦学习平台及其部署方案能够打破现在大数据中心独立建设带来的“数据孤岛”局面,全方位提升大数据平台的使用效率。 展开更多
关键词 联邦学习 大数据中心 横向联邦学习 纵向联邦学习 联邦迁移学习
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大数据深度学习系统研究进展与典型农业应用 被引量:6
12
作者 张凌栩 韩锐 +2 位作者 李文明 史银雪 刘驰 《农业大数据学报》 2019年第2期88-104,共17页
随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性... 随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性的影响。在此背景下,本文对大数据深度学习系统领域的主要技术特征及其发展情况进行了详细介绍,包括深度学习模型(如CNN模型和RNN模型)、优化算法、大数据学习框架、硬件配置等方面。本文还对包括PyTorch在内的五种主流的深度学习框架的技术特征和发展历程分别进行了讲解,并对比了不同框架的长处和缺点。此外,本文还提到了大数据深度学习系统在农业领域的典型应用"基于大数据的葡萄叶片霜霉病预报系统",并以其关键步骤"葡萄叶片种类的分类识别过程"为例详细介绍了工作的原理,包括数据收集、样本特征提取、聚类算法、分类算法以及结果分析等过程。该系统运用大数据和深度学习技术,在检测和预防葡萄叶片霜霉病方面有着显著的效果。最后,本文还针对大数据深度学习系统目前的主要发展趋势,以及在农业领域的研究应用中所需注意的问题进行了介绍。到今天,大数据深度学习系统在包括农作物病虫害预测在内的农业数据分析领域发挥着日益重要的作用,并获得了广泛的应用。 展开更多
关键词 大数据 深度学习 CNN模型 RNN模型 农业应用 卷积神经网络 循环神经网络 迁移学习
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火电机组过程大数据建模方法研究 被引量:5
13
作者 尹二新 张同卫 +3 位作者 唐坚 路光杰 陈鸥 杨建辉 《电力大数据》 2019年第10期30-35,共6页
火电机组属于过程工业系统,常规大数据建模技术在该类系统中的应用具有一定的局限性。为此,本文以火电机组过程大数据为研究对象,首先分析火电机组过程大数据的特点及其进行大数据建模所面临的困难;接下来对现有国内外火电机组过程大数... 火电机组属于过程工业系统,常规大数据建模技术在该类系统中的应用具有一定的局限性。为此,本文以火电机组过程大数据为研究对象,首先分析火电机组过程大数据的特点及其进行大数据建模所面临的困难;接下来对现有国内外火电机组过程大数据建模方法及存在问题进行了分析;最后提出一种基于火电机组过程大数据的全工况自适应传递函数建模方法,该方法应用数据挖掘技术选取不同工况下的合格建模数据,通过云计算平台应用数据驱动传递函数建模方法建立全工况范围内大量的系统模型,再应用线性变参数及数学插值等算法对大量系统模型进行融合,最终获取系统全工况自适应传递函数模型。该建模方法将数据驱动传递函数建模与过程工业大数据进行了有益结合,为火电机组等过程工业大数据建模提供了一种较好的方法参考。 展开更多
关键词 火电机组 过程工业 大数据 传递函数 建模
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大数据驱动的钢铁工业智能故障诊断技术综述 被引量:5
14
作者 傅筱 韩俊毅 曹阔 《计算机测量与控制》 2020年第11期1-6,26,共7页
钢铁工业智能故障诊断系统在当前大数据时代背景下面临着新的机遇与挑战;针对工业大数据的特征,分别从数据的采集与实时监控技术,基于机器学习的故障诊断方法,以及迁移学习在工业故障诊断中的应用三个角度对近年来国内外工业故障诊断方... 钢铁工业智能故障诊断系统在当前大数据时代背景下面临着新的机遇与挑战;针对工业大数据的特征,分别从数据的采集与实时监控技术,基于机器学习的故障诊断方法,以及迁移学习在工业故障诊断中的应用三个角度对近年来国内外工业故障诊断方法的研究进展进行了总结与回顾;并在此基础上,结合钢铁企业的实际需求与现存问题,提出了将高炉炼铁过程划分为“系统—模块—功能—属性”四层次结构的面向整体的分层故障诊断新思想及未来可能的研究方向,阐明研究多技术融合的智能故障诊断系统对推进钢铁工业在大数据时代的绿色数字化发展具有十分重要的意义。 展开更多
关键词 工业大数据 故障诊断 机器学习 迁移学习 钢铁智能制造
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基于对比阈值的大数据流特征量最优挖掘算法
15
作者 沈芙辉 苏欣 《计算机仿真》 北大核心 2023年第11期319-323,共5页
针对因大数据流基数大、特征难提取导致的闭合模式下数据挖掘效率低、质量差的问题,提出一种基于知识图谱的大数据流闭合模式挖掘算法。结合闭合模式下大数据流的实体-关系-实体关系,通过迁移学习算法构建特征提取器,采集在该模式下不... 针对因大数据流基数大、特征难提取导致的闭合模式下数据挖掘效率低、质量差的问题,提出一种基于知识图谱的大数据流闭合模式挖掘算法。结合闭合模式下大数据流的实体-关系-实体关系,通过迁移学习算法构建特征提取器,采集在该模式下不同特征数的输出标签,计算不同标签数据经过一次输出的特征损失量,以此作为损失函数的初始输入值,即为挖掘算法的初始参照。将大数据流在闭合模式下的标准元素作为挖掘目标,按照数据特征量大小建立状态序列,查找挖掘目标与序列中元素的相关性大小和对比阈值,结合目标点的映射关系得到最佳挖掘量,完成有效挖掘。实验结果表明,所提方法的挖掘精准度较高,耗用时间少,具备一定的实用价值。 展开更多
关键词 知识图谱 大数据流 闭合模式 特征损失量 迁移学习
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大数据、隐私权与自由 被引量:4
16
作者 陈璞 《中共中央党校学报》 CSSCI 北大核心 2016年第5期32-41,共10页
作为具有历史性意义的生产力革命要素,大数据技术将从生产力变革生产关系的意义上对现行法律制度产生根本性影响。面对大数据发展与隐私权保护之间深刻的矛盾冲突,应当从法律自由观的基础理论出发,从"本体论""认识论&qu... 作为具有历史性意义的生产力革命要素,大数据技术将从生产力变革生产关系的意义上对现行法律制度产生根本性影响。面对大数据发展与隐私权保护之间深刻的矛盾冲突,应当从法律自由观的基础理论出发,从"本体论""认识论"和"契约论"三个理论维度进行深入分析。"积极自由"为大数据发展提供了一种理论解释,契约是大数据合法性的基础。"缩小并强化""基于契约的打破式生成"和"算法审查与备案"是平衡大数据发展与隐私权保护的三个基本原则。 展开更多
关键词 大数据 隐私权 自由 积极自由 契约 选择权 让渡
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大数据背景下科技管理创新平台构建分析 被引量:4
17
作者 陈菁 《有色冶金设计与研究》 2018年第6期157-158,共2页
对大数据背景下科技管理的新特点进行总结,并从科技战略平台、科技政策平台、科技研发平台以及科技转化平台的构建四个层面,论述了大数据背景下科技管理创新平台构建的具体方法。
关键词 大数据 科技管理创新平台 物联网 云计算 科技转化
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大数据驱动科技成果转化:理论机理与实证检验
18
作者 李娟 潘国轩 赵金梅 《哈尔滨商业大学学报(社会科学版)》 2023年第4期46-58,共13页
以中国2015—2020年科技成果转化数据为样本,构建面板数据检验大数据与科技成果转化的作用机理。研究发现:大数据与科技成果转化呈现“U”型关系,即短期内大数据抑制科技成果转化,长期随着市场机制完善而促进科技成果转化;技术溢出效应... 以中国2015—2020年科技成果转化数据为样本,构建面板数据检验大数据与科技成果转化的作用机理。研究发现:大数据与科技成果转化呈现“U”型关系,即短期内大数据抑制科技成果转化,长期随着市场机制完善而促进科技成果转化;技术溢出效应、产学研合作机制、R&D内部经费支出机制在大数据与科技成果转化的“U”型关系中起中介传导作用;大数据与企业、科研机构的科技成果转化呈现“U”型关系与高校科技成果转化呈现倒“U”型关系并存在滞后性。 展开更多
关键词 大数据 科技成果转化 中介效应 机理分析 实证检验
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大数据环境下知识转移时间优化研究 被引量:4
19
作者 吴传荣 陈英武 曾德明 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期472-481,共10页
随着大数据时代的到来,知识转移影响因素发生了巨大的变化.通过深入分析大数据环境下知识转移的特性,对大数据环境下的创新网络进行了界定.在此基础上,充分考虑到大数据环境下知识转移主体和知识种类等因素的变化,建立大数据环境下... 随着大数据时代的到来,知识转移影响因素发生了巨大的变化.通过深入分析大数据环境下知识转移的特性,对大数据环境下的创新网络进行了界定.在此基础上,充分考虑到大数据环境下知识转移主体和知识种类等因素的变化,建立大数据环境下以企业期望利润现值最大化为目标的知识转移最优时间优化模型.然后,对模型进行参数设置,求解知识转移最优时间.仿真实验结果不仅验证了模型的有效性,还得出了对管理有实际应用价值的结论与启示,能为大数据环境下企业确定最优知识转移时间、提升知识转移效率提供决策依据. 展开更多
关键词 大数据 知识转移 时间优化 期望利润 仿真
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基于SCD的公共交通换乘时空模式——以武汉市为例 被引量:3
20
作者 付诗航 刘耀林 +3 位作者 方莹 杨孝军 刘艳芳 彭明军 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1089-1098,共10页
换乘问题直接影响数十万乘客出行方便,已成为影响城市公共交通系统运营的一个重要因素。基于武汉市2015年3月份完整一周的公共交通智能卡数据(smart card data,SCD),识别公共交通换乘行为,研究乘客换乘时空特征,分析轨道交通发展现状,... 换乘问题直接影响数十万乘客出行方便,已成为影响城市公共交通系统运营的一个重要因素。基于武汉市2015年3月份完整一周的公共交通智能卡数据(smart card data,SCD),识别公共交通换乘行为,研究乘客换乘时空特征,分析轨道交通发展现状,总结换乘出行模式。研究结果如下:①换乘行为在工作日和休息日均呈现早高峰单高峰分布,大概率存在加班行为;②换乘行为地理特征的3个影响因素为城市地理格局、轨道交通建设、站点辐射范围;③根据武汉市的圈层结构和换乘出行方向,将换乘行为总结为4种模式。基于交通大数据识别乘客换乘行为及其时空分布特征并归纳换乘模式,可为城市规划、城市空间合理利用提供科学依据和决策支持。 展开更多
关键词 智能卡数据 大数据 换乘行为 时空模式
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