基于出租车GPS数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究

对交通出行数据进行优化,抽取出租车载客过程中乘客上下车的GPS位置坐标.基于聚类与交通小区划分的相似性,采用K-Means聚类法进行交通小区的划分.首先,通过聚类得到交通出行OD矩阵,然后据此划分出交通小区.基于Google Maps API,搭建了软件平台.通过试验可以看出,这种动态划分方法得到的区域能够与现有的交通小区相吻合.这种高实时的交通小区划分方法将对动态的OD估计有着极大的参考价值.     

基于出租车GPS数据聚类分析醮交通小区动态划分方法研究

对交通出行数据进行优化,抽取出租车载客过程中乘客上下车的GPS位置坐标。基于聚类与交通小区划分的相似性,采用K-Means聚类法进行交通小区的划分。首先,通过聚类得到交通出行OD矩阵,然后据此划分出交通小区。基于Google Maps API,搭建了软件平台。通过试验可以看出,这种动态划分方法得到的区域能够与现有的交通小区相吻合。这种高实时的交通小区划分方法将对动态的OD估计有着极大的参考价值。     

基于模糊聚类法的应急物流绩效评估方法研究

提出了一套应急物流绩效衡量的指标体系,并应用模糊聚类方法对应急物流绩效进行分析,该评估方法使应急物流绩效的衡量更具整体性、可比性、实用性和易操作性。     

基于读者日志分析的模糊聚类研究

为了能及时了解读者对图书的需求及阅读动向,提出了建立一个读者兴趣模型,并在此基础上进行模糊聚类研究,从中挖掘出读者的阅读规律。     

基于层次分析与模糊聚类的建筑工程评标方法研究

目前的评标系统大多基于单项评议法、综合评议法、两阶段评议法等传统方法,评标方法简单但主观因素影响较大。本文提出了基于层次分析与模糊聚类的建筑工程评标的方法,研究了方法的理论基础,给出了评标方法及流程,运用该方法使得评标更具客观性。     

基于模糊聚类的物流市场细分方法探讨

探讨了一种定量的物流市场细分方法,将行业需求特征和客户具体需求特征作为市场细分的依据,运用模糊聚类法细分市场。在此基础上,根据企业自身状况动态调整细分市场的数量和规模,寻找目标市场,为企业战略决策、产品定位和营销提供一定依据。     

城市交通拥挤事件的模糊C均值聚类识别方法研究

交通拥挤事件是城市公共交通系统中造成交通延误的最主要原因之一,快速有效的识别拥挤事件是城市交通控制策略的重要环节。针对交通流相态及其交通因素类属方面存在的模糊性,本文在分析交通流特征时对其进行了聚类软化分。根据交通流特性,运用模糊C均值聚类算法对交通流各要素进行模糊分析处理。通过对交通量隶属度的判别和聚类分析结果,找出不同交通流间的亲疏程度和相似性,将具有相近特性的交通流归纳在一类,从而判别出交通流相态属性,确定交通拥挤事件的发生,达到对交通拥挤事件识别的目的。     

基于模糊聚类和灰色关联度的项目管理评标方法的研究

通过客观公正地评标、选择最优的项目管理者是成功地实施项目代建的必要条件。首先通过分析项目管理招标评标的特点,建立相应的项目管理评标体系;然后,将模糊聚类理论与灰色关联分析相结合,对项目管理投标人进行综合评价。与以往的评标方法相比,招标人在获得最优投标人信息的同时,还能够对投标人按照综合能力进行分类对比,从而为招标人提供更加全面翔实的评标信息。     

优化模糊聚类的一种方法

本文在模糊聚类分析中，引入多元统计分析的F-统计量和变化的显著性水平，用其优化分类，构造了一种求最优分类的方法。在满足F检验的分类中，最优分类所对应的显著性水平最小。此方法用犯错误的概率评价模糊分类的有效性，所得结果最佳。且此方法的自动化程度较高，不需用人工手段设定分类数。本文用此方法研究了一个实际问题的分类，所得效果较好。     

数据挖掘中模糊聚类方法在信息检索中的应用

信息检索主要研究大量文本的信息组织和检索,典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本,而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念加以客观的度量,本文提出了一种新的文本间相关性的计算方法。该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的传递闭包法计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。     

东京都市圈的轨道交通框架构成及输送能力分析

基于东京都市圈的交通问题改善为着眼点,考察其交通框架的形成、着重对轨道交通网络构成的现状及其机能进行分析,为缓解中国大都市圈的交通拥挤状况提供参考。     

模糊聚类分析在股票分析中的应用

在进行股票投资的时候,需要分析和选择那些获利能力强,财务状况良好的股票,以减少投资风险。但是股票评价指标又有许多种,他们的含义各有不同,如何把各种指标综合在一起是非常重要的。应用模糊聚类分析方法对股票市场上商业贸易板块样本股票进行了分类,综合多项财务指标来反映上市公司的盈利能力和发展水平,为分类和评估上市公司的优劣提供了很好的依据。     

模糊聚类在大学分层次英语教学中的应用

分层次英语教学可使所有专业、所有基础层次的学生都获得自我发展。模糊聚类分析就是用数学的方法对事物进行分类,本文针对现行的大学英语教育,运用模糊聚类的思想,根据学生英语各项成绩将学生分类,以便在英语教学中,能根据不同阶段的学生选取不同的教学、辅导方法以及评价标准,以全面提高学生的英语水平。     

基于模糊控制的拥挤道路交通量控制系统研究

本文提出以车辆到达率作为模糊输入的拥挤道路控制策略。通过评价道路拥挤程度指标,设计了一种以减少车流到达率为目标的模糊推理算法,并以实例验证了方法的可靠性。结果表明,这种模糊算法能够在一定程度上取代传统控制方法,从而提高拥挤管理效率。     

基于聚类分析的协同学习小组分组方法

在协同学习概念基础上,研究并提出了基于聚类分析的两种协同学习小组分组方法。为此,首先阐述分组策略;然后给出聚类分析概念、变量选择和2种分组模式(即一次性分组与实时分组)。聚类分组的有效性分析表明,该分组方法是有效的,符合协同学习小组"组内异质,组间同质"要求。     

模糊聚类分析在长江流域水质分类中的应用

以长江流域干、支流十七个典型水体实测资料为依据,将模糊聚类分析原理用于水体水质的分类研究。提供了建立水体间模糊相似关系矩阵的简便可行的办法,并分别用三种不同的聚类分析方法——传递闭包法、最大树法和编网法得到基本一致的结果。     

基于模糊综合评判的物流运输企业客户群体价值评估

论述了物流运输企业实施客户群体价值评估的意义,给出了基于模糊综合评判的对现代物流运输企业客户进行价值评价的基本思路。     

基于因子分析和聚类分析的山西省区域经济竞争能力评价

文章以山西省11个地级市2009年的相关经济指标为研究对象,采用因子分析和聚类分析等多元统计方法进行了实证研究,对各市间的经济实力进行了比较,并给出了深入分析和政策建议。