基于GIS路网的公交路线轨迹算法

为解决公交路线轨迹偏移路网以及在GIS路网信息缺失尤其是乡村道路情况下的公交轨迹描绘.论文首先通过深入分析公交车辆GPS数据,分别聚类出线路上下行轨迹点;其次,轨迹点清洗并排序;再次,结合GIS路网基础信息进行地图匹配;最后,根据改进的Dijkstra算法解决路网拓扑结构缺失情况下制作出公交路线轨迹.将该算法实施在A市35条公交线路上,线路匹配成功率为85%,未匹配成功线路由于样本缺失或者路网基础信息错误导致,可见该算法具有较好的准确率和实用性.

不完整信息下城市交通速度修复算法

通过深入分析不完整信息数据的交通流路段速度,提出神经网络与线性回归组合模型的速度修复算法,利用相关性分析在交通流数据中找到路段速度在时间和空间上影响因素,将在时间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,将在空间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,分别输出路段速度预测结果,将以上模型预测结果作为线性回归模型输入变量,最终得出路段速度二次预测结果。

改进近邻传播聚类算法的抗生素处方行为

通过有效分析某医院抗生素处方行为,提出了一种基于数据仓库改进的近邻传播聚类方法,利用数据仓库透视出所需数据,而利用改进的近邻传播聚类方法在数据仓库的基础上聚类出具有代表性医生的抗生素处方数据,找到抗生素处方行为的影响因素以及规范医生处方行为的评价指标.采用2012年浙江省某三甲医院信息系统中的抗生素处方数据,对数据进行横断面研究,首先对提取的数据建立数据仓库,之后利用改进的近邻传播聚类算法对数据降维和分类,得到医生的抗生素处方行为的训练集和测试集,最后利用SAS9.1软件的多因素方差分析和配对非参数检验,分析抗生素处方行为的影响因素以及评价指标.结果表明,不同科室、不同月份、不同抗生素种类对抗生素处方数据有显著影响,而在该医院青霉素、头孢菌素随季节变化有显著差异,可作为医生的处方评价指标.

欠饱和状态下基于流量的动态交通路段行程时间算法

通过深入分析欠饱和状态下的路段中间地点速度,提出Webster与基于流量的动态交通路段行程时间算法,利用Webster模型得出路段直行红灯延误时间,引入流量作为通畅状态下行驶时间和红灯延误时间比重参数,且路段直行通畅状态下行驶时间比重参数与流量负相关,红灯延误时间比重参数与流量正相关,比重参数通过路段直行真实行程时间与模拟行程时间回归分析得出。以2016年浙江省海宁市微波及线圈数据为研究对象,结合交叉口红绿灯配时,首先清洗微波和线圈数据,然后利用Webster与基于流量的动态交通路段行程时间算法,结合回归分析训练集得出的路段行程时间关系式,最后利用测试集,得出路段行程时间与真实路段行程时间显著性水平为0.684,并且与固定参数的路段行程时间相比,显著性水平高出0.143,可见该组合算法具有较好的准确率和实用性。