一种基于数据流趋势与相关性分析的汽油机空燃比故障实时检测方法

本文中根据汽油机空燃比故障的特点,提出了一种基于数据流趋势异常和相关性分析的故障实时检测方法。为了提高准确率和运行效率,通过衰减和时间判断法在误差累积和算法CUSUM基础上进行改进,对数据流之间的相关性进行快速估计,使整个系统能运行在对资源比较敏感的车载平台上。在长安福特发动机上的实验结果表明,相比传统的基于SVM和神经网络的故障检测方法,该方法能以较低的资源消耗获得更好的故障检测效果。

Quantitative Analysis of the Target Related toCash Flow Statement

With the example of the trend analysis method opplied to the cash flow statement, the authors study thequantitative analysis method of the target related to cash flow statement.So the statement user can knows the currentand previous financial condition in the enterprises, correctly evaluate the current andfuture abilities to pay andrepay,find out the problems in financial affairs, and scientifically calculate the future financial conditions. Anadequate, efficient basis is provided for scientific decision.

基于浮动车数据的交通流变化趋势提取方法

为挖掘典型的交通流变化趋势,本文结合交通信息的粗粒度表达方式,提出了2种基于浮动车数据的提取方法:定距型方法和二值型方法。定距型方法从交通流整体趋势出发,设定2个交通流时变向量的加权欧几里得距离不能大于可容忍阈值;二值型方法从个体出发,考虑每一维度表示的交通状态必须一致,否则必须小于可容忍阈值。2种方法的适用范围既有交集,也有各自的特征集。对北京一条路段3个月周五的浮动车数据进行分析,并采用K-均值法对数据进行初步聚类。分析结果表明,传统的K-均值法只能从纯数学角度聚类,不能将交通流趋势完全区分开;而定距型和二值型方法均能够将交通流变化趋势进一步合并,达到预期效果。