简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。
简介:大城市轨道交通的迅猛发展令轨道客流逐年攀升,换乘站点已成为城市大规模客流的主要集散地,由此带来了客流拥塞的安全隐患.本文旨在研究轨道换乘站客流拥塞风险的识别方法.基于实时回传的AFC数据,提取轨道换乘站客流,并在时变特征分析的基础上将客流划分为3类:进站客流、出站客流和换乘客流,将对应的客流量选取为客流拥塞风险评价指标.将轨道的运营时间(05:00—23:00)以15min为最小单元细分为72个时段,基于灰色聚类构建轨道换乘站客流拥塞风险评价模型,实现对轨道换乘不同时段客流拥塞风险等级的识别.应用该方法对北京市东直门轨道换乘站的客流拥塞风险进行评价,验证了该方法的有效性.
简介:首先提出一种基于交通流量-交通密度的二维空间下的交通状态分类方法,在此基础上,构建对拥堵状态和非拥堵状态识别的支持向量机分类器;其次,设计基于支持向量机的城市快速路交通拥堵识别方法的步骤;最后,以西安市南二环快速路采集的交通参数数据为例,对比验证了在不同支持向量机(SVM)分离器下本文提出的城市快速路交通拥堵识别方法的有效性.研究表明:SVM线性核函数分类器的识别正确率(识别正确率均值为91.65%)高于多项式核函数等其他核函数分类器,说明交通拥堵识别的具有良好的线性可分性;不同核函数分类器的识别正确率均高于90%,说明本文设计城市快速路交通拥堵识别方法具有良好的识别性能.
简介:1引言矩理论是图像处理领域的重要内容。通常希望用一系列符号或某种规则来具体地描绘一幅图像的特征,以便在进一步地识别、分析或分类中有利于区分不同性质的图像。同时,也可以减少图像区域中的原始数据量。不变矩(Invariantmoments)是一种高度浓缩的图像特征,具有平移、灰度、尺度、旋转等多畸变不变性,因此矩和矩函数被广泛用于图像的模式识别、图像分类、目标识别和场景分析中。M.K.Hu[1]在1961年首先提出不变矩的概念,证明了矩组(7)对于平移、旋转和大小比例变化都是不变的,因此用它们可以描绘一幅给定的图像。由于不变矩具有良好的平移、旋转和尺度缩放不变性及抗干扰性,一直是图像识别领域的重要研究课题。
简介:旅游交通出行信息的提取为挖掘旅游者出行时空特征提供数据基础,从而对旅游交通规划与设计、旅游客运优化以及多模式旅游交通协调系统构建等提供支持.本研究以客运包车定位数据为基础,利用DBSCAN算法建立了旅游出行停留点识别方法,并基于关联规则技术提出了出行链提取、分类方法.论文以青海省热度排名前三的青海湖,塔尔寺和茶卡盐湖为研究对象,从多时间粒度挖掘了旅游出行者的旅游交通客流月/日变特征和旅游时间分布特征,以及旅客出发时间、抵达时间、景区驻留时间等信息.论文的主要方法及研究结论可为政府主管部门、景区监管部门以及交通运营管理部门提供决策支持.