高维数据流子空间聚类发现及维护算法

近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段（分段长度由Hoeffding界确定）,在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.     

基于谱聚类的图像分割特性分析

谱聚类是近年来国内外进行聚类分析的新的研究热点.谱聚类的优势在于不对数据的全局结构作假设,具有识别非凸分布聚类的能力.文章介绍了该算法的基本理论,深入分析了其聚类本质,然后由图像分割实验验证,并给出它的适用范围.     

制造业上市企业的融资约束预测——基于机器学习算法的视角

企业融资约束指数的构建方法一般采用两步法,一是判断企业是否存在融资约束,二是通过财务指标构建融资约束指数。本文运用机器学习的方法探讨企业的融资约束指数的构建,首先,判断企业是否存在融资约束,采用聚类算法（K均值聚类和系统聚类）对这些企业进行分类,然后在聚类的基础上,采用分类算法（决策树、逻辑回归、神经网络）探讨企业融资约束的影响特征。本文通过分类算法预测结果,得到决策树算法的准确率是最好的,逻辑回归模型预测的稳定性是最好的,而神经网络预测模型较差。采用逻辑回归模型预测的融资约束概率与SA指数和祝学文的LFC融资约束指数较为密切相关。从企业融资约束的重要特征来看,在聚类的预分类中,重要特征变量为利息保障倍数和股利支付率,在分类算法中,重要特征变量为财务费用率和净资产报酬率。     

核k’-均值聚类算法及在生物医学上的应用研究

核k'-均值聚类算法在k'-均值聚类算法的基础上,通过核函数,将样本从原空间映射到高维特征空间,使得非线性样本在高维空间中线性可分,然后对高维空间中的线性样本进行聚类。由于核函数的本质是成对样本间的内积,可表示成对样本间的相似度。文章利用高维空间中不同样本之间的内积,构造核矩阵,使得核矩阵中的每一矩阵元均由任意两个样本间的内积组成。内积越大,表示两个样本越相似,内积越小,表示越不相似,因此,求所有样本到其聚类中心的最小距离平方和的聚类问题可转化为求核矩阵的迹最小问题。文章利用两组真实生物医学数据集进行了算法验证,结果表明,在同等条件下,核k'-均值算法的聚类准确率要高于k'-均值聚类算法。     

基于EKF的电动车辆动力锂电池SOC估算方法研究

目前,国家正在大力推广纯电动汽车,准确的荷电状态(SOC)估算是动力锂电池可靠使用的关键性问题。本文通过对三元锂电池进行混合动力脉冲能力特性(HPPC)实验,进行参数辨识,建立Thevenin等效电路模型以表征锂电池工作特性。运用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对于荷电状态进行准确估算,在BBDST工况下验证了估算效果。结果表明,在BBDST工况下运用EKF算法可以修正SOC估算初始误差,最大误差低于1.5%,全过程平均误差为0.37%,为动力电池的可靠安全使用提供了理论基础。     

基于门架数据的高速公路拥堵识别研究

有效识别高速公路拥堵情况，能为高速公路的交通管控及建设规划提供有效依据。基于高速公路门架数据，提出了一套基于行程时间阈值的拥堵识别分析方法，提取车辆的行程时间集合，利用聚类算法对路段的不同拥堵等级的行程时间阈值进行标定，从而对高速公路拥堵情况进行判别。在实例分析中，以广州市高速公路网为研究对象，开展了拥堵识别分析。结果表明，广州市高速公路总体运行状态良好，80%的时段路段处于顺畅状态。     

基于神经网络的新疆金融风险预测

新疆作为“一带一路”经济带核心区,研究新疆金融风险对国内国际双循环新发展格局的形成具有重大意义。选取新疆2005—2019年的数据,得到11个指标,在此基础上运用K-means聚类算法,把2006—2020年新疆金融风险状态分为四类;再用误差逆传播神经网络建立新疆金融风险预测模型,根据2006—2020年新疆金融风险等级划分情况及数据对2021—2025年进行预测并检验神经网络模型回测和交叉验证的情况。预测结果表明2021年新疆金融风险处于一般状态,2022—2025年金融风险处于安全状态,表明新疆经济的过热增长是影响新疆金融风险的主要因素,新疆金融风险也将长期保持安全稳定的情况。     

基于启发式规则的物流配送车辆排班优化

针对A物流公司不同车型的物流车辆配送路径复杂,且每辆车每天可以执行多条线路任务的特点,设计了两种启发式规则求解物流车辆排班任务。首先,对该物流公司存在的问题进行了分析;其次,根据约束条件建立了目标函数为总行驶路程的数学模型,设计了启发式规则1用于进行任务的安排,并使用A公司的物流数据Part1作为算例进行数据仿真,通过对仿真结果的分析,在启发式规则1的基础上进行改进设计了启发式规则2;最后,将两种启发式规则的仿真结果进行对比,发现启发式规则2的性能更佳也更稳定,该结论进一步验证了启发式规则解决物流配送车辆排班任务的有效性和可行性。     

基于混合交通的机非交互秩序评价——以南浔泰安西路为例

针对网联自动驾驶车辆（connected autonomous vehicle, CAV）渗透路网,对不同断面特性造成的机非交互情境差异性干扰交通流的情况进行秩序评价。以南浔泰安西路为例,引入CAV渗透比例,统计分析路段高峰期的交通流数据,提出了遗传算法校正CAV跟驰模型仿真参数,搭建VISSIM仿真平台,以效率和安全两个角度为指标进行秩序评价。结果表明,路幅板块增多和渗透率的升高利于城市道路路网的运行,机非物理隔离可有效保证路面车辆行驶的安全性。     

4G无线探针在高速公路交通状态识别中的应用

利用4G无线探针在高速公路上检测得到的数据,通过开发的系统软件,能够展现车辆行驶轨迹,从路线状况、行程速度、路段实时车速3个方面对路段的交通状态进行识别,并在地图上实时显示路段的道路交通情况。文章结合ETC、卡口视频等数据进行融合分析研究,通过统计算法、机器学习算法等,实现了对高速公路交通状态的识别与实际分析应用。     

北斗星基增强系统的精确性研究

介绍北斗卫星导航系统的现状以及北斗卫星星基增强系统的工作原理.研究影响卫星导航精度定位的主要来源,确定有3种误差源,分别为卫星钟差、对流层延迟误差、电离层延迟误差.在此之后,对影响定位精度最主要的误差源——电离层延迟进行分析.针对电离层误差提出格网电离层模型的优化算法并通过数据采集和算法仿真对比得到较好的优化模型.通过仿真结果对比证明了优化算法能够有效降低电离层误差值.     

中俄天然气管线的光纤预警系统数据处理方法

光纤管道安全光纤预警系统是基于瑞利相干分布式光纤振动传感系统(DVS),以与管道同沟敷设的通信光缆作为传感器,全天候实时监测管道周围土壤震动,可以实时监测土壤的振动数据,一旦发生危害管道安全的破坏事件,系统能第一时间感知.在中俄天然气管道东线,系统长期运行在低温环境下,灵敏度降低,亟须新的数据处理方法提高系统灵敏度.以信噪比作为灵敏度衡量标准,分析当前普遍使用的差分算法的优势和劣势.建立数学模型,得到差分算法提高信号信噪比的条件.通过MATLAB仿真,得到信号频率分布范围与最佳差分方式对应表格.提出一种新的灵敏度提升算法流程,对不同频率分布的信号均起到最佳的灵敏度提升效果,克服了原差分方式的劣势.现场试验表明,采用新算法后信噪比有明显提高.     

Real wages and the family: Adjusting real wages to changing demography in pre-modern England

This paper uses demographic data drawn from Wrigley et al.'s (1997) family reconstitutions of 26 English parishes to adjust Allen's (2001) real wages to the changing demography of early modern England. Using parity progression ratios (a fertility measure) and age specific mortality for children and parents, model families are predicted in two reference periods 1650–1700 and 1750–1800. These models yield two levels of interesting results. At the individual family level, we can measure how different families' real wages changed over the family life cycle as additional children were born. At the aggregate level, we can predict thousands of families using Monte Carlo simulation, creating a realistic distribution of median family real wages in the economy. There are two main findings. First, pregnancy and lactation do not create cyclical effects in the family's income. Instead, most families' welfare ratios decline steadily across the family life cycle until children begin to leave the household, increasing the welfare ratios. Second, Allen's real wages understate or match the median of the predicted demography-adjusted distributions.     

Driving restrictions,traffic speeds and carbon emissions: Evidence from high-frequency data

We investigate the effect of driving restrictions on traffic speeds and calculate the implied reduction in carbon emissions using empirical evidence from the city of Xi'an in China. We obtain high-frequency road-section-level transportation data from the Didi Chuxing Technology Company and use a regression discontinuity design (RDD) to identify the causal effect of driving restrictions on vehicle cruising speeds by exploiting a policy variation in 2018. We find that the driving restrictions led to an increase in vehicle cruising speeds of up to 15–20% during peak hours, which consequently dramatically reduced carbon emissions. Based on our back-of-the-envelope calculations, carbon emissions from private vehicles could be reduced by 2.2–5.8% thanks to increased fuel efficiency due to less traffic congestion.     

基于VISSIM的高速公路虚拟应急车道建模研究

为了解决高速公路建设规模和数量的提升导致的交通安全问题,对虚拟应急车道的工作原理进行研究,建立基于虚拟应急车道的高速公路行车规则模型,在事故紧急救援不同时间段构建车道数不同的虚拟应急车道控制策略模型。仿真实验结果表明,该模型可以缩短高速公路事故路段上车辆的平均行程时间,减少平均排队长度和平均延误,提高了事故救援效率,为高速公路救援体系建设提供思路和方向。     

沉浸式机加工虚拟仿真实训系统研究

传统机加工学习过程依赖现实实验室,课程学时过短,学生训练不足,存在安全隐患。为此,提出一种基于虚拟现实(VR)技术的机加工虚拟仿真实训系统。以普车加工为例,依托Solidworks和3Ds Max建模软件完成车间地形环境和虚拟机床的建模,利用3Ds Max将实体模型转换为三角面模型,降低数据处理量,完成模型优化;利用Unity 3D引擎和C#脚本语言构建多级交互系统,设计包含场景漫游、设备认知、理论知识和操作模拟4大模块单元的实训系统,通过Meta公司的Oculus Quest 2 VR头显部署,让用户在逼真的虚拟环境中沉浸式熟悉实训环境,认识加工设备,理解加工原理,学习理论知识,熟悉加工步骤。系统实操表明,该系统操作简单、模拟效果逼真,能够有效提高机加工学习的沉浸感,做到工程训练的“虚实结合、互为补充”。     

需求未知的配送车辆在线调度优化研究

将现实生活中经常遇到未来需求未知的车辆配送问题抽象为一个局内配送车辆调度的问题。首先利用复位策略分析得到配送车辆的竞争比为2k+f₍(x));然后利用在线问题与竞争策略的理论与方法对配送车辆、配送中心点以及需求点三者之间不确定的数量关系分别展开讨论,并计算出不同情况下各自的竞争比;最后以A公司的物流配送数据为例,对模型的可行性进行验证,解决了需求未知情况下配送车辆的在线调度问题。     

社会网络中考虑团队特征的安全违规行为扩散机制

为了揭示工作场所安全违规行为扩散的发生机理,借鉴社会网络理论,构建团队特征(团队内外控构成)和网络特征(网络平均度)共同作用的安全违规行为扩散机理模型。运用多智能体建模仿真方法模拟现实中的社会网络结构和关系演变,并据此探究团队特征和网络特征对安全违规行为扩散的影响机制。结果表明,团队特征(团队内外控构成)和网络特征(网络平均度)对安全违规行为扩散有正向作用,而团队规模调节这一正向关系。     

Influence of a Wife's Working Status on Her Husband's Accumulation of Human Capital

Japanese household‐level data consisting of husband's earnings, wife's working status and their schooling levels are used to test three hypotheses, with particular consideration given to the time‐consuming process of human capital accumulation within marriages. The empirical results supports the following hypotheses: (i) a non‐working wife's schooling has a greater positive effect on her husband's earnings than a working wife's schooling; and (ii) the effect of a non‐working wife's schooling increases with the length of marriage, whereas the effect of a working wife's schooling does not change over the course of marriage.     

基于蚁群算法的机场除冰车辆调度问题研究

除冰车辆调度是飞机除冰作业中的一项核心任务。为了使除冰效率更高,本文对机场除冰车辆调度问题进行研究,考虑飞机的机型,除冰液类型,航班的重要程度以及除冰车需要满足的时间窗,以最小化飞机的除冰成本为目标函数建立数学模型,并采用改进的蚁群算法优化求解该模型。结果证明了模型的正确性和算法的有效性。