基于SWMM和LISFLOOD-FP的城市内涝耦合模型研究

以柳州市箭盘山流域为例,构建SWMM一维管道模型与LISFLOOD-FP二维地面模型并将其耦合,基于实测降雨“20180818”24 h暴雨资料,将得到的暴雨内涝淹没水深和淹没面积与该场次降雨情况下记录淹没点的范围相比较,验证耦合模型具有较好的适用性。进而基于耦合模型,对柳州市箭盘山流域2、5、10、20年一遇下设计降雨进行模拟,得到不同重现期下研究区的溢流节点、淹没水深和淹没面积,并于ARCGIS平台将结果可视化。结果表明,重现期由2年上升到20年过程中,溢流节点比例从9.03%增加至25.99%,溢流面积从0.473 km^(2)增加至2.114 km^(2);重点淹没区域分布在屏山大道、炮团路、西江路和东堤路。

基于FP-growth的老年行人交通事故损伤致因研究

为研究老年行人交通事故相关因素及其对损伤程度的影响,以中国交通事故深度调查数据库中2013—2023年710起机动车-老年行人事故为分析对象,利用FP-growth算法挖掘出4类影响因素28个类型变量共5594项关联规则。研究结果表明:行人年龄、碰撞速度、事故时间段及事故地点是影响老年行人事故死亡率的显著因素。特别是,行人年龄和碰撞速度对死亡率有显著影响,随着碰撞速度的增加,死亡率显著上升;60岁及以上老年行人年龄每增加1岁,其死亡率提升0.037倍。此外,事故发生在夜间、郊区或村庄的死亡率更高。研究结果可为提高老年行人交通安全,制定相关安全措施提供一定参考。

基于FP-tree的新能源汽车产业国际竞争力影响因素关联挖掘算法

为充分挖掘新能源汽车产业国际竞争力影响因素、探究价值增长点,提出了基于FP-tree的影响因素关联挖掘算法。通过构建国际竞争力各指标影响因素的关联规则,分析任意事务数据集中的关联数据,利用最小支持度参数minsup按照从上到下的方式搜索,确定最长的频繁项目集,采用FP-tree关联频繁项目集,设定分支关联性挖掘标准,实现了新能源汽车产业国际竞争力影响因素的挖掘。测试结果表明,设计算法的最小支持度和数据关联挖掘时间较短,置信度分析具有较高的稳定性。

基于CFD的FPSO风载荷规范计算适用性研究

[目的]目前,设计人员多使用针对大型油轮的OCIMF规范和针对海上平台的API规范对FPSO风载荷进行计算,但因FPSO船舶上层建筑更为复杂,需进一步研究这2种规范对于FPSO风载荷计算的适用性。[方法]建立具有通用型上部模块的某30万吨级大型FPSO数值模型,对恶劣海况下不同风向角、横倾角下的FPSO所受风载荷进行数值模拟,分析其中存在的遮蔽效应;与规范计算结果进行对比分析,讨论在风载荷作用下FPSO受到的横倾力矩。[结果]结果显示,船舶正浮状态受到的最大风载荷和横倾力矩出现在270°风向角;船舶横倾状态下受到的风载荷和横倾力矩比正浮状态更大,最大横倾力矩出现在10.5°横倾角280°风向角;采用API规范和OCIMF规范得到的FPSO风载荷计算结果与CFD计算结果相差较大,二者在270°风向角的结果与CFD分别相差13.6%和24.5%。[结论]数值仿真给出的流场细节有利于分析上部模块间的遮蔽效应,能够较为准确地预报船舶所受到的风载荷,可以为考虑遮蔽效应的FPSO稳性设计提供参考。

基于双金属和FP干涉结构的光纤温度传感器

为了提高现有光纤温度传感器的灵敏度和测温范围,提出了一种基于双金属和法布里—珀罗(FP)干涉结构的传光型光纤温度传感器。以双金属片作为感温元件,利用部分反射镜和双金属片作为上、下表面,构成FP腔,采用调频激光干涉原理测量感温元件受热产生的FP腔腔长变化量,实现对温度的传感。实验结果表明:制成的光纤温度传感器的腔长变化量与温度呈较好的线性关系,线性度为99.96%,温度测量灵敏度达到了3885nm/℃,重复性高。

基于位移-速度输入法结构多点激励FPS支座隔震效果研究

受行波效应、相干效应、场地效应的影响,大跨度结构的多点激励地震反应分析非常复杂,且考虑多点激励下对大跨空间网格结构隔震性能的影响是结构工程抗震方向中有重大意义的研究课题。以单层圆柱面大跨度空间网架结构为研究对象,基于直接位移法,应用SAP2000有限元软件建立了多点激励动力反应时程分析模型,进行结构在地震动一致激励和多点激励作用下的动力反应分析计算。结果表明:水平地震动多点激励效应对大跨度空间结构的影响十分显著,需采取使用多点激励输入方式。不设置隔震支座时,多点激励下,支撑柱弯矩与剪力随波速的减小而明显增加,柱顶位移变小,中柱轴力略微上升。基础隔震时,各支撑柱柱顶内力与位移的分配较无隔震时存在差异。边柱的弯矩、剪力及轴力均小于中柱的相应值,但柱顶位移增加明显。柱弯矩减震效率保持在45%~75%,柱剪力减震效率保持在60%~85%;柱顶隔震时,能得到比基础隔震更高的隔震效率,且柱弯矩隔震效率高达90%左右,柱剪力隔震效率保持在85%~90%。柱顶位移显著减小,柱轴力比基础隔震时略有增加。

基于FP-Growth算法的运毒嫌疑车辆智能推荐研究

毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为时间间隔导向,建模时选择PostgreSQL数据库。在数据库中建立过往车辆前半小时中间表、后半小时中间表、中间跨度表,运用人工智能数据挖掘技术实现从大量的通行车辆中抽取车辆伴随信息,采用FP-Growth算法挖掘频繁项集,查找高频出现车牌号,通过设定阈值并找到对应的关联规则,经过缉毒民警提供的黑名单进行过滤并排序,最后进行车辆嫌疑度的推荐,为民警拦截嫌疑车辆提供支持,能够在一定程度上提高对嫌疑车辆排查的针对性、准确性和有效性。

基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法

常规高维混合属性数据挖掘方法多采用云平台技术,无法完整保留数据的结构相似性,使得数据挖掘效率较低。为此,提出了基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法。为了改善数据质量,根据高维混合属性数据在数据库中的存储结构,采用了一种固定算法实现数据去噪,并依据数据类型计算分类型和数值型相似度,结合FP-growth算法对频繁项样本分支进行筛选生成项表头,保证数据结构相似性的完整性,通过搜索项表头输出有效关联规则,实现数据挖掘过程。实验结果表明,所提方法具有较高的挖掘效率。

FP电压值范围和匀整粗节机理分析

为验证乌斯特理论推荐的FP电压值范围,采用明显偏大、甚至超出理论推荐范围的FP电压值,对比不同号数FP喇叭口输出熟条的质量变化,说明FP电压值的绝对值偏大掌握时,从号数较小的FP喇叭口出来的熟条外观质量更好,并分析棉条定量和喇叭口大小的匹配依据、自调匀整并条机的匀整机理。指出:FP电压值的范围为-4000 mV~-6000 mV,FP喇叭口的号数偏小掌握,棉条的紧密度更好,TP-N棉结也更少,更能够发挥自调匀整系统的作用。

基于关联分析FP-Tree算法的企业风险信息数据在线挖掘方法

现阶段的数据挖掘方法缺少对数据关联分析的过程,挖掘效果较差,故文章提出基于关联分析频繁模式树(FrequentPattern Tree, FP-Tree)算法的企业风险信息数据在线挖掘方法。选取与企业风险相关的信息指标,收集有关数据并进行预处理操作后,设计一种考虑关联分析的FP-Tree算法,生成FP-Tree节点的条件模式树挖掘频繁项集,计算满足最小置信度的频繁项集,实现企业风险信息数据在线挖掘。实验结果表明,所用方法挖掘量和挖掘效率较高。

基于FP-tree和MapReduce的集合相似度自连接算法

利用集合相似度自连接算法找出一个集合集中所有相似度大于给定阈值的集合对有着广泛的应用.基于过滤-验证框架和并行分布式计算框架MapReduce的集合相似度连接是近年来的研究热点.但现有算法在阈值低时产生较大规模的候选集,导致性能不理想.针对这一问题,提出采用频繁模式树FP-tree及其派生结构FP-tree*将数据压缩在内存中计算集合相似度自连接以减小候选集规模.首先设计并讨论基于现有FP-tree*的集合相似度连接计算及其优缺点,提出遍历效率更高的线性频繁模式树结构模型TELP-tree及基于它的算法TELP-SJ(TELP-tree self join),其包括分别面向构建树和遍历树的2阶段过滤算法,这些算法可以减小树规模和减少树遍历.然后,设计基于MapReduce的并行分布式算法FastTELP-SJ.最后,基于4组真实应用数据集进行3组性能比较实验.实验结果表明FastTELP-SJ算法面向高维大规模集合相似度自连接计算时,包括执行时间、内存占用率、磁盘使用量和可扩展性的运行效率最好.

基于疗效加权FP-Growth算法的干燥综合征组方用药挖掘分析

目的以数据挖掘方法探索干燥综合征组方用药规律,并探讨加权FP-Growth算法在中药方剂挖掘中的应用,为中医临床用药分析提供新思路。方法以中医临床疗效作为加权标准,以集对分析为基础计算疗效基数ρ,以w=(ρ_(对照组)-ρ_(实验组))/ρ_(对照组)+δ计算最终加权值,以加权FP-Growth算法为关联规则分析方法进行数据挖掘,分别计算支持度及提升度,对挖掘结果进行支持度和提升度的分析,综合得出分析结果。结果最常用中药前5位为:麦冬、生地黄、甘草、白芍、北沙参。综合支持度及提升度分析挖掘结果后提出以麦冬、生地黄、北沙参、甘草为基本底方,丹参、玄参、黄芪为祛瘀,解毒,补气加减方向的代表。并挖掘出了两个值得关注的高支持度药团:补脾肾的茯苓-山茱萸-山药-丹皮药团及补气血的白芍-太子参-五味子-当归药团。结论干燥综合征临床用药以养阴生津药为主,配伍具有经典方特色。加权FP-Growth算法用于组方用药分析可提炼核心组方思路及加减方向,有助于中医药经验的继承与发展。

基于SWMM和LISFLOOD-FP模型的居住区低影响开发模拟评价

为解决一维SWMM模型难以直观展示研究区淹没深度及范围的问题,以布莱顿市城区某居住区为例,利用SWMM模型耦合LISFLOOD-FP二维水动力模型对该居住区低影响开发改造之前的内涝情况进行分析并制作淹没范围和水深图,设计了三种不同的低影响开发(LID)方案(单一绿色屋顶方案、单一透水铺装方案、组合方案)对居住区进行改造。结果表明,淹没范围与实际易发生的内涝点相吻合,表明二维耦合模型具有较高的可靠性,三种低影响开发方案均能有效消除溢流节点,降低径流峰值,延缓峰值出现时间和退水时间,对提升城区排涝改造技术具有重要意义。

基于FP-Growth算法的煤矿安全信息管理系统设计及应用

为将煤矿安全生产管理关口再度前移,强化对煤矿生产一线的安全管理,提出了基于FP-Growth算法的煤矿安全信息管理系统。首先明确了系统设计目标及架构设计方案,以移动智能手持终端等为前端设备,采用B/S模式结合JAVA、CSS等语言研发出可运行于内部局域网(Intranet)和互联网(Internet)并支持多终端互动的安全信息管理系统;其次研发了系统主要功能模块包括事故隐患排查、风险分级管控、不安全行为治理及其他功能等;最后将系统应用于陕北某矿,并基于FP-Growth算法对该矿事故隐患数据进行深度挖掘,分析其不同维度数据间的关联性。研究及应用结果表明:该系统的应用能够对煤矿事故隐患起到预防预警的作用,可有效遏制生产一线安全生产风险与事故隐患的发生,有效保障煤矿的安全、高效生产,为煤矿安全生产提供辅助决策。

数据点位置并行FP-Growth挖掘算法仿真

当数据集发生非法入侵时,原数据属性会遭到破坏,且由于数据本身的不确定性及噪声等问题,入侵数据点位置的挖掘难度较大。为此,提出基于并行频繁模式增长算法(Frequent Pattern Growth, FP-Growth)的数据点位置智能挖掘方法。建立信息熵-主成分分析法融合算法(Entropy-Principle Compoent Analysis, E-PCA),对大数据降维。融合入侵检测和K均值聚类算法(Intrusion Detection Systems K-means clustering algorithm, IDS K-means算法)和并行FP-Growth算法,实现入侵数据的检测。利用邻居节点数据投票的方式实现入侵数据点位置智能挖掘。实验表明,所提方法检测入侵数据时误报率低于1.0%,数据点位置挖掘准确率高于98%,且能够精准实现正常数据与异常数据的聚类。以上结果均证明了所提方法具有更优的应用性能。

基于位移输入法结构竖向多点激励 FPS支座隔震效果研究

以单层圆柱面大跨度空间网架结构为研究对象,基于直接位移法,应用SAP2000有限元软件建立竖向多点激励动力反应时程分析模型,并进行结构在竖向地震动一致激励和多点激励作用下的动力反应分析计算。结果表明:采用多点激励输入模式是十分必要的。无隔震时,多点激励作用下,对较小的波速,支撑柱弯矩、剪力增加明显;柱顶位移也有所增加。有隔震时,边柱弯矩减震效率为69%~73%左右,边柱剪力减震效率为54%~65%左右;次边柱轴力增加明显。

非本征型FP干涉光纤传感器的膜片性能研究

针对膜片材料参数对膜片形变式非本征型法布里—珀罗(FP)干涉光纤传感器性能的影响,研究了石英玻璃和单晶硅(100)膜片非本征FP干涉光纤传感器,用于中低压环境的测量。选定膜片材料有效半径425~500μm,厚度10~30μm,通过MATLAB对不同材料的膜片进行仿真分析,研究了石英玻璃和单晶硅(100)膜片的主要参数有效半径、厚度对灵敏度与动态压力信号频率响应的影响。仿真结果表明:石英玻璃和单晶硅(100)都有比较适中的灵敏度和响应频率,在膜片有效半径和厚度相同的情况下,石英玻璃的灵敏度要高于单晶硅(100)的,而单晶硅(100)的频率响应高于石英玻璃。通过激光焊接石英玻璃膜片的FP干涉传感器,有效半径为500μm,厚度为30μm时,压力灵敏度的实测结果为5.77 nm/kPa,与仿真结果基本吻合。

相对于半对偶化双模的强FP_(n)-内射模和强FP_(n)-平坦模

引入了强C-FP_(n)-内射模和强C-FP_(n)-平坦模,讨论了这两类模的一些性质,建立了强FP_(n)-内射(平坦)模与强C-FP_(n)-内射(平坦)模类之间的Foxby等价。

基于FP-growth算法的多尺度用电异常行为检测方法

异常用电行为检测直接关系到电力公司的利益。针对上述问题,提出一种基于FP-growth算法的多尺度用电异常行为检测方法。通过采集器远程获取用电数据,并对缺失数据填补和数据进行标准化处理。通过计算特征的重要性指数和贡献率选取多尺度用电行为特征。利用FP-growth算法建立特征与用电行为之间的关联规则,根据支持度和置信度判断是否存在异常,实现用电异常行为检测。实验结果表明,所研究方法的F1值始终高于0.8,说明该方法的检测更为准确。

基于“剪枝+并行”FP-Growth算法的密切接触人员快速追踪技术的研究

利用“剪枝+并行”式FP-Growth优化算法,通过提升计算精度和速度的方式对疫情发生地区确诊患者的密接人员、次密接人员和同时空关联人员实行快速精准的排查。与传统的FP-Growth算法相比,“剪枝+并行”式FP-Growth算法的计算性能得到显著提升。通过对某地区测试者7天内行迹及相关联人员信息进行时间和准确方面的测试比较发现,计算时长缩短了近30%,准确率由82%提升至91%。实验表明,利用优化后的FP-Growth算法能够较好地满足疫情发生地区快速精准确定相关联人员的要求。