绿色长江航运智能化信息服务系统及其关键技术研究

在构建绿色长江船舶动态交通流智能信息服务的基础上,结合绿色长江航运的特点,从信息采集、数据传输、数据分析、智能决策等方面对长江航运智能信息服务系统的方法与关键技术进行了探讨,并对长江绿色航运的未来发展方向做出了展望。

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机(SVM)融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法(PSO)来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。

高校教学质量评价信息系统中数据挖掘技术的研究与应用

本文主要介绍了数据挖掘技术及其算法应用,分析了高校教学质量评价的特点。根据当前高校的实际情况,将数据挖掘技术在高校管理信息系统中进行了研究,并给出了应用实例。

混合神经网络挖掘模型在交通流量预测中的研究

交通流量预测是交通控制与交通诱导的关键技术,然而对于实现准确流量预测的可靠知识隐藏在大量的交通数据之中,需要对海量数据进行挖掘以发现潜在流量变化规律.传统的交通流量预测主要依靠专家经验对数据进行类别标记,其预测结果受到专家知识限制的影响较大.为了减轻人为因素的影响,提出一种混合智能数据挖掘的交通流量预测模型.首先利用自组织神经网络(SOM)的无监督学习方式实现海量数据类型特性的自动标识,降低对专家经验的依赖度;其次采用改进遗传算法(GA)优化模糊神经网络(FNN),对标识数据进行学习,建立交通流量预测模型.通过对智能交通系统(ITS)的实际数据进行分析,结果表明本文所提出的数据挖掘方法准确有效,预测精度达到95%,比不使用遗传算法优化提高了近8%.

内河航运中RFID数据处理技术研究

正确的数据采集与处理方法将给后期的分析建模工作在质量上提供可靠的保证。内河中船舶种类繁多、船型大小不一,大、中型船舶装备有AIS、GPS等监测设备,为海事监管部门的监控管理带来了很多便利,小型船舶的检测手段单一简陋,不易监控,RFID技术以它超越传统自动识别技术的优势,弥补了这一缺陷。介绍多种内河船舶交通流检测技术,分析各检测技术的特点。重点分析RFID数据的特点、分类、处理的常规方法和机制。