检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张虹北京交通大学

学位级别：硕士

我国高速铁路网规模不断扩大,客流持续增长,旅客出行服务质量需求日益提高,为我国高铁列车和客流组织带来了机遇和挑战。周期列车开行模式具有提高列车服务水平、充分利用区间通过能力、吸引更多客流等优势。列车停站方案作为列车开行... 详细信息

我国高速铁路网规模不断扩大,客流持续增长,旅客出行服务质量需求日益提高,为我国高铁列车和客流组织带来了机遇和挑战。周期列车开行模式具有提高列车服务水平、充分利用区间通过能力、吸引更多客流等优势。列车停站方案作为列车开行方案的重要要素,其组合决策水平决定了列车服务水平,影响客流对列车的选择;优化的列车停站结构能更好适应多样化的旅客出行需求、吸引更多客流。因此,本文研究高速铁路周期列车停站结构优化及对客流需求的影响,优化设计出能更好满足旅客出行需求、提高列车服务水平和降低铁路成本的列车停站方案。本文主要研究内容有:(1)分析周期列车停站方案相关理论。介绍周期列车开行模式,分析周期模式对我国高铁的适用性。从车站、客流、列车开行和服务水平角度分析周期列车停站方案的影响因素。通过国外周期列车停站方案与我国非周期列车停站方案对比分析,总结周期列车停站方案的特点。提出我国高铁采用周期列车停站方案的结构要求。(2)构建周期列车停站方案优化模型和交叉熵分层算法。基于备选集和集合覆盖问题的周期列车停站方案优化模型,以铁路运营成本和旅客出行费用最小为优化目标,决策列车停站、频率及周期内各列车的到发时间窗,同时满足各OD旅客的空间和时间出行需求。所建立模型为双目标混合整数规划,为提高模型求解效率,设计分层求解法与交叉熵方法结合的交叉熵分层算法。从不同层级列车开行比例、不同列车停站方式、不同运距列车组合、不同层级列车速差和不同列车停站次数方面设计5种列车停站组合策略,作为研究不同结构的列车停站方案对客流需求满足、列车服务水平和区间能力利用影响的基础。(3)构建周期列车停站方案客流影响评估模型。研究列车停站结构对客流需求的影响机制,从列车服务特性和客流OD特性分析了旅客乘车选择行为的影响因素。根据模型需求和特点,对多种客流预测模型分析比较,确定采用多层感知器(MLP)模型作为列车停站方案客流影响评估模型。(4)对京沪高速铁路进行案例分析。基于5种列车停站组合策略,设计列车备选集作为模型输入,利用模型求解得到多种不同结构的列车停站方案,对方案指标结果进行对比和分析。并利用客流影响评估模型进行客流预测,得到各方案的客流指标,分析不同列车停站结构对不同层级客流的吸引和抑制作用。最后为铁路根据实际需要选择不同结构的方案提出优化建议。

关键词：高速铁路周期模式停站结构客流需求交叉熵

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智能穿戴设备数据分析技术的研究与应用

智能穿戴设备数据分析技术的研究与应用

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作者：戴海涛北方工业大学

学位级别：硕士

随着智能穿戴设备的迅速发展与广泛普及,由各式各样的穿戴设备产生的运动监测数据、睡眠记录数据、血氧血压血糖等个人健康数据量越来越大。而数据挖掘技术的发展,也为可穿戴设备的进一步发展提供了良好的基础,智能穿戴设备也只有结合... 详细信息

随着智能穿戴设备的迅速发展与广泛普及,由各式各样的穿戴设备产生的运动监测数据、睡眠记录数据、血氧血压血糖等个人健康数据量越来越大。而数据挖掘技术的发展,也为可穿戴设备的进一步发展提供了良好的基础,智能穿戴设备也只有结合着数据挖掘,才能为用户提供更多有价值的信息,进而增加用户的粘性。如何充分利用这些数据以便于从中挖掘出有价值的信息,引起越来越多研究人员的关注。本文在对时间序列周期模式挖掘技术发展现状进行分析的基础上,针对基于后缀数组的周期模式挖掘算法在检测交叉嵌套周期模式时的局限性,对算法进行了改进：结合肺功能测量数据PEF、FEV1一天测量三次的特点,提出了相对应的数据预处理方法,在降低数据大小的同时,很好的保留了时间序列的局部特性；针对哮喘患者定期测量PEF/FEV1数据以跟踪病情发展的需求,开发了穿戴式峰值流速仪APP,方便用户随时随地采集PEF/FEV1数据；最后,集成以上技术,基于软件工程技术,设计并开发了峰值流速仪数据分析系统。

关键词：穿戴设备时间序列挖掘周期模式后缀数组

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时序离群点检测方法研究

时序离群点检测方法研究

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作者：罗玉盘南京大学

学位级别：硕士

离群点检测是数据挖掘领域研究的重要问题之一，与其他数据挖掘研究的任务不同，离群点检测着力于从数据集中发现与其他数据显著不同的一小部分对象。目前离群点检测已经在许多领域得到了广泛的应用。随着时间序列数据使用的越来越频繁... 详细信息

离群点检测是数据挖掘领域研究的重要问题之一，与其他数据挖掘研究的任务不同，离群点检测着力于从数据集中发现与其他数据显著不同的一小部分对象。目前离群点检测已经在许多领域得到了广泛的应用。随着时间序列数据使用的越来越频繁，时序离群点检测任务也显得更为重要。\n 目前虽然有许多针对时序离群点的检测算法被提出，但其中大多数算法没有考虑时序数据本身的周期性，而且离群点的判断以及离群程度和不同时间粒度相关。\n 本文主要针对时序离群点检测中的如上问题进行了研究和讨论，所做的研究工作和成果主要体现在以下几个方面：\n (1)对时序离群点检测研究现状进行综述，并着重讨论了时序数据中的周期模式发现算法和离群点检测算法。\n (2)提出了一种基于时序数据的部分周期模式发现算法PARTY。由于大部分时序数据的周期长度都是事先无法知晓的，所以需要提前给定周期长度的一类算法是不适用的。PARTY算法无需任何数据的先验知识即可得到所有周期长度下的部分周期模式，而且用户能够根据自身需求通过调节相关参数来得到想要的结果。值得一提的是，PARTY将时间信息加入模式结构，这是以往算法很少做到的，而时间信息对一些应用来说是必不可少的。我们在人工和实际数据集中分别进行了实验，结果验证了本算法的有效性。实验中还分析了参数的变化对结果的影响，这对用户选取参数值将起到指导作用。\n (3)针对实值性属性的时序数据，提出了一种基于多粒度周期模式的时序离群点检测算法DOMAIN。该算法能够探测不同的时间间隔粒度下的周期模式，并利用得到的结果来发现那些偏离周期模式的离群点。该算法能够避免将较大时间粒度下的周期性正常数据误报为异常值。我们通过实验验证了算法探测周期模式的正确性以及基于多粒度周期模式的时序离群点检测算法的有效性。

关键词：离群点检测时序数据周期模式时间粒度数据挖掘

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规律性移动对象的时空轨迹挖掘及应用研究 ——以鸟类活动为例

规律性移动对象的时空轨迹挖掘及应用研究 ——以鸟类活动为例

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作者：陈东山东师范大学

学位级别：硕士

近年来,移动通信、定位技术和物联网迅猛发展,在给我们生活带来便利的同时,也产生了规模庞大的时空轨迹数据。这为时空轨迹数据的研究和应用创造了有利条件。但时空轨迹数据在急剧膨胀的同时,也正朝着多元化和多样性的方向发展,表现形... 详细信息

近年来,移动通信、定位技术和物联网迅猛发展,在给我们生活带来便利的同时,也产生了规模庞大的时空轨迹数据。这为时空轨迹数据的研究和应用创造了有利条件。但时空轨迹数据在急剧膨胀的同时,也正朝着多元化和多样性的方向发展,表现形式的多样性、轨迹构成的复杂性,也为这类数据的深入研究和实际应用带来了巨大困难。如何从这些复杂多样的时空数据中发掘出有价值的信息,已成为当今时空数据挖掘领域所要面对的核心和关键。围绕着如何从移动对象的时空轨迹数据中发现有用的运动模式这一研究目标,本文以采样频率不稳定和采样点稀疏的时空轨迹为研究对象,重点从以下几个方面开展研究工作:一.针对现阶段的时空轨迹模式挖掘方法较少涉及轨迹数据中采样频率不稳定和轨迹点稀疏的问题,本文从轨迹数据的时空特性出发,深入研究轨迹的时空构成,设计了两种面向采样频率不稳定和采样点稀疏的时空轨迹处理方法。第一种方法通过判断各轨迹点之间的时空距离来发现隐含的重复数据,并寻找特征点来代替重复的轨迹点,实现了对重复数据的消除;第二种方法要先对去重后的轨迹分段,再发现各段轨迹中点的频繁序列,以此来填补采样点缺失的轨迹。通过这两种方法,达到了对时空轨迹数据预处理的基本目标,提升了采样频率不稳定和采样点稀疏的轨迹数据的标准化,为后期分析奠定基础。二、为深入探寻移动对象的活动规律,本文从移动对象运动过程中时空变化的角度出发,以前期研究为依托,提出了可在采样频率不稳定和采样点稀疏的轨迹数据中检测移动对象周期模式的方法。该方法将移动对象的时间和空间特性相分离,并单独处理。对于轨迹数据的空间特性:本文利用基于密度的聚类算法发现移动对象活动的热门区域;对于轨迹数据的时间特性:以热点区域的研究为基础,对各区域内的轨迹点提取其时间属性,构造时间序列,改进现有研究方法,在适合的时间粒度下探索时间序列的潜在周期。通过这种方式,实现了对热点区域访问周期的挖掘。三、以上述理论研究为基础,以有效的数据分析和挖掘为主要任务,从实际应用的角度入手,设计实现了一款挖掘时空轨迹数据的软件系统。该系统以中国鸟类观测数据为数据源,实现了本文所提出的三种算法,即特征点选择算法、基于频繁模式的缺失轨迹补全算法和基于热点区域的移动对象周期检测算法;并以百度地图作为展示平台,将研究结果直观的呈现出来。实验结果显示本文所提出的所有方法对采样频率不稳定和轨迹点稀疏的轨迹数据均具有良好的效果。

关键词：移动对象时空轨迹时空轨迹预处理热点区域周期模式

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基于时序数据的孤立点分析

基于时序数据的孤立点分析

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作者：杨晓娟兰州大学

学位级别：硕士

该文在研究传统的孤立点挖掘技术和时序数据周期性质的基础上,提出了一种新的孤立点分析模型,这个模型是基于时间序列数据的,包含三个模块:孤立点挖掘、周期模式分析和孤立点簇分析.论文主要的工作有:针对时序数据本身的特点,延续一种... 详细信息

该文在研究传统的孤立点挖掘技术和时序数据周期性质的基础上,提出了一种新的孤立点分析模型,这个模型是基于时间序列数据的,包含三个模块:孤立点挖掘、周期模式分析和孤立点簇分析.论文主要的工作有:针对时序数据本身的特点,延续一种直方图分析方法的思路,提出了一种可以在时序数据中根据点的偏离情况来确定孤立点的判定准则,得到基于时序数据的孤立点挖掘算法;鉴于以往的时序数据周期模式分析的结果过于庞大,提出了以孤立点作为规则筛选条件的思想,在分析已有的一些算法的基础上,应用已经得到的孤立点集,提出改进的时序数据周期模式分析算法;因为对于单个孤立点的研究往往不能满足分析人员需要了解全局数据的分布情况,因此提出了孤立点簇分析的方法,应用算法能够得出孤立点的频发时间段,有利于分析人员对全局数据建模,预测未来孤立点的出现.利用一些现实数据,我们验证了该模型能够得到比较好的孤立点分析结果.

关键词：数据挖掘孤立点直方图时序数据周期模式孤立点簇

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集团专车驾驶行为分析研究

集团专车驾驶行为分析研究

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作者：徐国功北方工业大学

学位级别：硕士

随着城市运营车辆数量的增加,集团对运营车辆的管理关系到公共交通安全,同时对于集团来说关系到商业效益。集团专车的车载设备产生了大量数据,从大量数据中分析挖掘有效信息对保证公共交通安全和对驾驶人员精准分类管理与培训以及增加... 详细信息

随着城市运营车辆数量的增加,集团对运营车辆的管理关系到公共交通安全,同时对于集团来说关系到商业效益。集团专车的车载设备产生了大量数据,从大量数据中分析挖掘有效信息对保证公共交通安全和对驾驶人员精准分类管理与培训以及增加商业效益具有重要意义。本文阐述了国内外现阶段数据挖掘在驾驶行为研究中的应用,对车载车祸预防系统进行了介绍,对车载车祸预防系统产生的原始驾驶行为数据进行业务分析,数据清洗,特征生成等数据预处理工作。为了发现不同驾驶人员之间驾驶行为的相似度,第一,采用K-means和高斯混合模型算法(Gaussian Mixture Model,简称GMM)对Mobileye车祸预防系统记录的驾驶人员在北京城市交通中的驾驶行为告警信息进行分析,把车道偏离、车距检测、限速警示、城市前碰撞、车辆前部碰撞以及加速度超过阈值这6类告警信息按照驾驶人员的实际驾驶时长统计驾驶人员的告警频率,按照告警次数特征以及怠速时间特征进行聚类,分析出不同驾驶人员在每个维度上的相似度。第二,采用动态时间调整(Dynamic Time Warping,简称DTW)算法,对驾驶人员连续驾驶时间内速度时间序列和平均每十分钟告警发生次数序列进行相似性度量。采用符号聚合近似(Symbolic Aggregation Approximation,简称SAX)算法对时间序列符号化,并结合后缀数组对告警序列以及连续驾驶时间内速度时间序列进行周期模式挖掘,对不同驾驶人员的周期模式进行相似性分析。基于上述算法,开发了专车驾驶行为分析系统,可以对集团下属的专车司机依据驾驶行为进行聚类和相似性分类,从而为集团有针对性的管理和培训驾驶人员提供了依据。

关键词：驾驶行为聚类分析时间序列相似度周期模式

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状态依赖时滞多神经元递归抑制环模型的动力学

状态依赖时滞多神经元递归抑制环模型的动力学

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作者：郑燕菊郑州大学

学位级别：硕士

在神经生物学中,研究神经网络的动力学行为与神经元的发放规律是人们揭示大脑神秘功能的重要手段,然而神经元之间的拓扑结构是非常复杂的,递归抑制环只是其中一种比较简单的结构.在国家自然科学基金“状态依赖时滞系统的动力学与控制”(... 详细信息

在神经生物学中,研究神经网络的动力学行为与神经元的发放规律是人们揭示大脑神秘功能的重要手段,然而神经元之间的拓扑结构是非常复杂的,递归抑制环只是其中一种比较简单的结构.在国家自然科学基金“状态依赖时滞系统的动力学与控制”(No.11372282)的资助下,本文在二神经元和三神经元的递归抑制环模型动力学研究基础上,进一步研究四神经元和五神经元的递归抑制环模型的动力学.本文研究了四神经元与五神经元的递归抑制环模型的动力学.由于神经元之间的距离,轴突传导时间和放大器的有限的开关速度,传输时滞是神经网络的固有性质.突触时滞,抑制反馈,发放过程和绝对不应期的相互作用可以产生大量的周期模式.通过引入附加传输时滞,我们可以把抑制性突触后电位当作第一个兴奋神经元E1的自我反馈,从而集中研究E1的周期模式,附加传输时滞依赖于周期模式的每个基础振荡.我们将E1的周期模式分为四类,也得到四类周期模式的一些理论结果,并通过数值模拟验证周期模式的存在性.结果表明：当突触时滞改变时,可以得到大量稳定周期解,并有多周期解共存现象.随着神经元个数的增加,相应的系统的周期模式增加,突触时滞对系统的作用更加明显.因此多个神经元的系统呈现出更复杂的动力学.

关键词：状态依赖时滞递归抑制环周期模式共存现象

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紧急医疗资料库之时间序列分析

紧急医疗资料库之时间序列分析

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作者：黄雍文国立台湾大学

学位级别：硕士

“紧急医疗服务”(Emergency Medical Services, EMS)提供重大伤、病患由事故现场、直到到达医院急诊部门前的紧急救护服务。到院前实施的紧急处置能不仅能够减少病患的死亡及失能，同时能降低其复健与急救的医疗成本。为了提供有效... 详细信息

“紧急医疗服务”(Emergency Medical Services, EMS)提供重大伤、病患由事故现场、直到到达医院急诊部门前的紧急救护服务。到院前实施的紧急处置能不仅能够减少病患的死亡及失能，同时能降低其复健与急救的医疗成本。为了提供有效的紧急医疗服务，在有限的资源内如何适度的配置是一个重要的议题。像某些类型的紧急医疗事件的发生具有周期性的发生高峰是可以预见的，而医疗资源也应对这些周期的配置。举例来说，溺水与中暑的发生在夏季时达到发生率的高点，而中风则相反，好发于冬季。本研究最大的目的是对紧急医疗资料库中共32个求救原因进行全面性的分析，希望找出紧急医疗事件中显着的周期性模式。研究方法上，采取了一个新颖的分析方法，傅立叶─高斯分解法，能对于输入的时间序列进行周期性分析，并产生出高阐述性的图像结果，并且使用传统的统计分析来提供使用者可靠的统计指标。在研究结果显示，周期性模式是广泛的出现在不同类型的紧急医疗事件中。

关键词：时间序列分析紧急医疗服务医疗资料库周期模式

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透过次贷危机看后危机时代的美国银行业

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国际金融 2009年第1期 60-65页

作者：陆晓明中国银行纽约分行中国银行全球调研专家网中国国际金融学会

次贷危机集中暴露出银行业务发展模式周期性和结构性方面的缺陷。相应地,这两个方面的调整将成为后危机时代银行业发展的主旋律。本文就美国银行业在这次危机以及既往实践中暴露出来的业务发展模式在周期性和结构性方面的问题,就未来银... 详细信息

次贷危机集中暴露出银行业务发展模式周期性和结构性方面的缺陷。相应地,这两个方面的调整将成为后危机时代银行业发展的主旋律。本文就美国银行业在这次危机以及既往实践中暴露出来的业务发展模式在周期性和结构性方面的问题,就未来银行业发展模式的主要方面作初步分析和预测。

关键词：银行业务投资银行发展模式金融危机全能银行周期模式系统性风险资产负债表银行信贷经济增长

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全生命周期工程造价理论在水电工程造价管理中的应用

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中国电业 2017年第17期 64-65页

作者：苏春兰国家电投集团四川电力有限公司

通过全生命周期工程造价管理理论，构造了全生命周期水电工程造价管理的流程图，并对水电工程造价管理的各阶段管理进行了深入研究。在水电工程造价控制工作中运用全生命周期模式，可以促使决策者和设计人员、工程技术人员从项目的全生... 详细信息

通过全生命周期工程造价管理理论，构造了全生命周期水电工程造价管理的流程图，并对水电工程造价管理的各阶段管理进行了深入研究。在水电工程造价控制工作中运用全生命周期模式，可以促使决策者和设计人员、工程技术人员从项目的全生命周期去思考造价和成本的问题，从而实现水电工程项目整个生命周期总造价的最小化。

关键词：工程造价管理水电工程项目全生命周期应用工程技术人员管理理论周期模式控制工作

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