K-means聚类分析在建筑施工风险评价中的应用

本文以建筑施工过程中的安全风险为研究对象，将聚类方法引入风险评价过程中。本文主要分析了高处坠落、坍塌、物体打击、起重伤害、机械伤害等九大风险因素，介绍了K-means聚类方法的原理，收集了住建部的施工伤害数据，通过KNIME软件进行聚类分析，得出各个风险因素的风险类别。最后针对各个风险类别的因素提出风险控制的具体措施。     

车辆路径问题的节约算法改进

节约算法作为求解车辆路径问题的一种启发式方法,将节约算法进行改进将有助于实现配送路径的优化选择。本文基于对节约算法中优先策略进行选择,对节约算法做出一定的改进,通过对思路及程序进行详细介绍,并将其运用到具体案例中,最终得到了较为满意的路径策略选择。     

商业银行个人客户洗钱静态风险分类方法研究

构建基于RBF神经网络、聚类算法和决策树模型预测结果的集成风险分类模型。实证研究表明该模型预测精度有所提高,性能表现也更加稳健,对于运用于实际洗钱识别工作具有一定的应用价值。     

基于CHAID算法和贝叶斯网络的基金风险预警研究

随着基金业的迅猛发展,其风险日益突出,对基金业实行适当的风险监管显得尤为重要,这其中离不开风险预警模型的参与。研究发现目前金融预警模型主要针对宏观金融风险、银行业风险和企业财务风险等,对基金业风险预警模型的研究存在不足。同时,金融时间序列尖峰厚尾的特征也并不完全满足传统的参数检验方法。正是如此,文章采用CHAID和贝叶斯网络方法构建基金的风险预警模型,在CHAID的基金风险预警模型中,预测准确率约为0.766;而在贝叶斯网络的基金风险预警模型中,最优的预测准确率约为0.841。研究发现,不同的基金风险预警模型检出准确率会有所差别。因此,综合运用各个基金预警模型并进行定期调整是非常必要的。     

电动自行车干扰下的HCM2000模型算法研究

在城市道路交叉口,电动自行车(简称电动车)对机动车通过交叉口的通行效率产生了很大干扰,本文对电动车产生的干扰进行了研究,通过对昆明市多个交叉口的数据分析,结合交叉口禁左的渠化设计,以绿灯时间内的干扰时间长度(干扰时间)、电动车流量、电动车交叉口越线车辆数为干扰因子,用SPSS分析直行机动车流率和三个因素之间的相关性,确定三个参数的影响系数,重新标定HCM2000中对直行车通行能力的计算公式,计算结果与不受干扰时的数据进行对比,发现在绿灯时间内有25%的直行机动车受干扰,最后通过调查另外五个交叉口,对模型进行验证,对比结果表明,改进后的算法能够更好的反应实际通行能力。     

基于速率的分组调度算法模型的研究

分组调度算法是为网络提供服务质量保证的一项重要措施。本文提出了一种具有良好通用性的分组调度算法模型，该模型为实现各种基于速率的调度算法提供基本框架，模块化的设计方式使得算法的实现简便易行。     

网络考试系统的设计与实现

对网络考试系统功能需求进行了分析,同时进行了网络考试系统的系统设计,介绍了每个功能模块实现的功能,另外对常用组卷算法进行了分析研究,最后对网络考试系统今后的发展方向进行了展望.     

基于LOD仿真算法的研究

采用LOD算法，以视点相关及地形拳身起伏程度相关技术来决定地形应有的细节程度。在每次渲染前都基于视点相关以及地形本身起伏程度相关的节点评价系统动态地更新地形网格递归地分割每一个节点，直到达到需要的细节程度。地形的起伏程度事先被计算出来以提高速度。在不同的细节等级上作区分主要是为了增加地形的真实感。在编程时所使用的工具为OpenGL．主要是运用其强大的图形库去验证了细节等级在大地行中运用的正确性。     

基于微波车检器的动态交通事件检测系统

从软件设计与实现的角度出发,以满足河北省高速公路路网监控对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于微波车辆检测器的高速公路动态交通事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法系统通过采集微波车辆检测器的交通数据,运用AID算法进行动态交通事件检测,并配合使用全程监控摄像机进行人工核实,使交通事件可以得到全天候快速检测及确认,并根据事先做好的预案进行事件处理。     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。