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题名高斯混合聚类对移动曲面拟合滤波分类的应用
被引量：5
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作者
邢承滨
龚声胜
于晓亮
李易馨
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机构
天津水运工程勘察设计院有限公司
交通运输部天津水运工程科学研究所
长沙理工大学经济与管理学院
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期290-300,共11页
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基金
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(TKS20200318,SJY20200101)。
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文摘
为了提高激光雷达点云滤波算法的精度和自适应性,对移动曲面滤波算法进行改进。采用格网边界点构建曲面约束条件,检验格网内是否全部为建筑物点。利用区域拟合求解地形的起伏,引入机器学习中高斯混合模型(GMM)对地形起伏进行滤波分类,将移动曲面中的种子点作为聚类算法中的靶向点参与分类学习。实验数据为雷达飞行的自测区,对于自测区采用随机抽样的方式,检验判断滤波效果。同时为检验GMM算法的准确性,在三类误差检验方式的基础上,增加了Kappa系数作为检验方式。通过与谱系聚类分类算法对比,证明所提算法能取得较好的滤波效果。
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关键词
滤波分类
激光雷达
高斯混合聚类模型
最大期望
降维
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Keywords
filtering classification
LiDAR
gaussian mixture clustering model
maximum expectation
dimensionality reduction
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于高斯混合聚类模型的公交出行特征分析
被引量：4
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作者
黄艳国
韩亮
张硕
许伦辉
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
华南理工大学土木与交通学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第16期174-178,共5页
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基金
国家自然科学基金：基于小目标可见度与中间视觉理论的公路隧道照明节能运行模式研究(61463020)
江西省教育厅科技项目：基于多源实时交通数据融合的城市路网交通拥堵形成与扩散机理研究(GJJ160608)
江西省教育厅科技项目：城市道路短时动态交通流智能融合预测研究(GJJ160609)~~
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文摘
针对公交出行特征的传统数据分析方法人工成本大的问题,提出一种基于高斯混合聚类模型的公交出行特征分析方法。以公交IC卡刷卡数据、公交运行GPS数据及静态站点数据为基础,建立高斯混合聚类模型,对比节假日与通勤日公交出行特征差异。最后以深圳市某路公交为实例,仿真结果表明,节假日与通勤日公交出行在高峰时段分布与持续时间上具有显著差异,验证了高斯混合聚类模型在交通数据分析领域中的有效性,对公交运营与调度优化有一定的借鉴意义。
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关键词
公交出行
出行特征
高斯混合聚类模型
数据采集
模型验证
聚类分析
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Keywords
bus trip
travel characteristics
gaussian mixture clustering model
data acquisition
model verification
clustering analysis
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
U491.17
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于高斯混合聚类模型的汽轮机运行状态预警
被引量：3
- 3
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作者
李晓波
贾斌
焦晓峰
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机构
内蒙古电力科学研究院
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出处
《内蒙古电力技术》
2020年第4期64-68,共5页
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基金
内蒙古电力(集团)有限责任公司科技项目“全区基于大数据分析电力在线技术监督平台建设”(2018-88)。
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文摘
针对汽轮机结构复杂,监测项目和测点数量众多,监测参数具有类型多、数量大及价值密度低等原因造成运行状态预警困难的问题,首先利用相关性分析方法筛选出对机组安全运行有重要影响的监测参数,并基于大数据平台的历史数据采集设备异常数据样本,然后通过对样本数据进行预处理及选择合适的聚类个数,最终建立了机组运行状态预警最佳高斯混合聚类模型。基于该模型计算出机组状态期望值与状态预警值,通过对机组状态影响参数进行排序,实现机组运行状态预警。将基于该模型开发的汽轮机组状态预警系统实际应用到某台汽轮机组后,定量计算了机组状态预警值,实现了该机组的运行状态预警,保障了机组的安全稳定运行。
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关键词
汽轮机
状态预警
高斯混合聚类模型
相关性
大数据
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Keywords
steam turbine
state early warning
gaussian mixture clustering model
correlation
big data
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分类号
TK268.1
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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