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本文提出了一种应用车牌识别系统采集数据计算路径旅行时间的方法,并将该旅行时间用于扩展卡尔曼滤波（EKF）方法对快速路多路段的状态估计结果的修正,以matlab仿真结果验证了修正后估计算法的有效性,为实际应用提供一种简便有效的状态估计方法. 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(11)
运用交叉口处公交车的行驶工况数据和车辆排放数据,研究建立车辆排放与延误和停车次数的关系数学模型。首先利用PEMS采集北京市柴油公交车的大量逐秒排放数据和车辆行驶工况数据,计算不同VSP Bin的车辆排放率。然后利用GPS采集了2002组北京柴油公交车通过交叉口的行驶工况数据,计算其延误和排放因子。接着基于次-次型交叉口和次-支型交叉口的基本排放因子,计算得到不同拥堵水平下不同交叉口类型各延误下的排放因子修正系数。最后建立不同交叉口类型不同停车次数下基于延误的排放因子修正模型。结果表明,模型预测Fuel、NOx、HC、和CO的排放因子平均相对误差小于10%,为有效地量化评估交通策略的减排效果提供简便方法。 相似文献
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在网络安全问题日益突出的今天,如何迅速而有效地利用入侵检测系统发现各种入侵行为,对于保证系统和网络资源的安全十分重要.改进的k-means聚类算法解决了传统聚娄算法在入侵检测领域所面临的混合类型数据相异度计算的问题.理论分析表明,此方法具有较好的时间复杂度,适合采用增量聚类,具有较好的扩展性,而且适用于任何数据类型,可应用于大规模的数据集. 相似文献
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传统数据挖掘方法对数据挖掘时必须为高速通信网络,而且还导致系统响应时间延长,对数据安全性产生威胁。文中以分布式环境为背景,提出基于熵值思想的聚类挖掘改进方法,实现网络多层次数据挖掘。设定网络多层次数据聚类参数,计算产生新聚类数,将该数据值作为聚类搜索范围的上限值kmax,选取合适的有效性Silhouette指标,结合最大最小距离理论设置的聚类中心,获得最佳聚类数目;运用熵值理论及动态规划思想形成改进聚类挖掘方法,运用熵值理论判定数据属性权重值,并获取多层次数据对象与邻近数据间的权重关系,将欧氏距离当作数据相似度衡量依据;利用动态规划思想计算获得最大k个数据对象,确定多层次数据挖掘聚类中心。实验证明,利用文中改进数据挖掘方法可有效挖掘网络多层次数据中的有价值信息。 相似文献
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提出一种基于时间相关性的劣质数据实时清理方法。对嵌入式系统中的数据进行过滤,将劣质的数据过滤出去,利用分布率与聚类的偏差和密集度的聚类方法对劣质数据进行聚类,利用时间相关性数据清理方法进行劣质数据的实时清理,克服了当前方法存在的弊端,对劣质的数据进行实时清理的效果较好,有效地提高了劣质数据实时清理的准确性,完成对嵌入式系统中劣质数据实时清理方法研究。实验的结果表明,利用本文方法能有效的对劣质数据进行实时清理,提高了数据清理的准确性。 相似文献
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本文将数据挖掘算法应用干智能答疑系统中,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案并加以改进,传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同样依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意.为了克服这一缺点,提出一种改进的K-均值文本聚类算法.它在K-均值聚类过程中,向每一个聚类簇中的关键词自动计算添加一个权重,重要的关键词赋予较大的权重.经过实验测试.获得了一种基于子空闻变量自动加权的适合文本数据聚类分析的改进算法,它不仅可以在大规模、高维和稀疏的文本数据上有效地进行聚类.还能够生成质量较高的聚类结果.实验结果表明基于子空闻变量自动加权的K-均值文本聚类算法是有效的大规模文本数据聚类算法. 相似文献
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回顾了信号交叉口通行能力的研究方法,简要分析并评述了几个国内外常用的信号交叉口通行能力研究方法。通过研究韦伯斯特法,绿灯延启技术,增加阶段的方法,结合实地数据计算得到各方法对该交叉口的通行能力,平均延误时间,服务水平的数据并进行对比。对于"T形"交叉口,在对于交叉口直行左转冲突接近饱和流量时,添加相位法更能有效解决冲突问题;而对于交叉口直行左转流量不是特别大的问题时,绿灯迟启技术更能有效解决问题;而对于各交叉口流量相差不多的时候,韦伯斯特法更加适合解决问题。 相似文献