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基于权值优化的FCM-MSVM算法及其在高速公路状态判别中的应用
被引量：
12
1
作者
李晓璐
于昕明
+3 位作者
杜崇
张溪
张彭
朱广宇
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期72-78,84,共8页
高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理策略的重要基础.本文以实测的高速公路交通流三特征参数的数据作为输入,引入熵权法刻画参数之间重要程度的差异,利用改进的FCM算法对特征参数进行聚类,根据不同交通状态的结果,建立基...
高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理策略的重要基础.本文以实测的高速公路交通流三特征参数的数据作为输入,引入熵权法刻画参数之间重要程度的差异,利用改进的FCM算法对特征参数进行聚类,根据不同交通状态的结果,建立基于多分类器支持向量机的交通状态判别模型,并分别采用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对支持向量机参数进行优化,从而提高模型的判别准确率.最后选取实际数据对本文模型进行验证,判别结果的分类准确率可达96.3980%.
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关键词
交通状态判别
高速公路
模糊均值聚类
多分类支持向量机
参数寻优
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职称材料
不同货物运输方式的大气污染物排放对比及减排潜力分析
被引量：
5
2
作者
许康利
田野
+3 位作者
王聘玺
薛亦峰
魏小强
张世豪
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期322-326,共5页
以北京市为研究对象,对比分析了3种货物运输方式(公路、铁路和民航)的大气污染物排放特征和排放贡献,并对货物运输行业的污染减排潜力进行评估,进而提出调整和优化货物运输结构的建议。研究结果表明:(1)公路运输大气污染物排放强度较大,...
以北京市为研究对象,对比分析了3种货物运输方式(公路、铁路和民航)的大气污染物排放特征和排放贡献,并对货物运输行业的污染减排潜力进行评估,进而提出调整和优化货物运输结构的建议。研究结果表明:(1)公路运输大气污染物排放强度较大,5种大气污染物(CO、NO x、PM_(2.5)、PM 10和VOCs)排放强度为1.746 g/(t·km),分别为铁路和民航运输的17.0、4.0倍;(2)2017年北京市货物运输5种大气污染物排放量接近3.4万t,占北京市排放总量的3.1%,其中NO x排放量最大,约为1.3万t,占北京市NO x排放总量的10.5%;(3)北京市货物运输结构不尽合理,公路、民航和铁路运输对排放量的贡献分别为82.7%、9.8%、7.5%,公路运输比重过大;(4)对于污染减排,一方面要充分利用铁路资源,提高铁路货物运输比例,另一方面对于近距离不可替代的公路货物运输,要推动新能源运输车辆的应用。
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关键词
货物运输
污染减排潜力
排放强度
措施建议
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职称材料
题名
基于权值优化的FCM-MSVM算法及其在高速公路状态判别中的应用
被引量：
12
1
作者
李晓璐
于昕明
杜崇
张溪
张彭
朱广宇
机构
北京
交通
大学城市
交通
复杂系统理论与技术教育部重点实验室
北京市交通发展研究院
城市
交通
运行仿真与决策支持
北京市
重点实验室
北京
交通
大学综合
交通
运输大数据应用技术
交通
运输行业重点实验室
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期72-78,84,共8页
基金
国家重点研发计划(2016YFB1200203-02
2016YFC0802206-2)
+5 种基金
国家自然科学基金(61872037
61572069
61503022)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017YJS308
2017JBM301)
交通部青年科技英才培养项目(201540)~~
文摘
高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理策略的重要基础.本文以实测的高速公路交通流三特征参数的数据作为输入,引入熵权法刻画参数之间重要程度的差异,利用改进的FCM算法对特征参数进行聚类,根据不同交通状态的结果,建立基于多分类器支持向量机的交通状态判别模型,并分别采用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对支持向量机参数进行优化,从而提高模型的判别准确率.最后选取实际数据对本文模型进行验证,判别结果的分类准确率可达96.3980%.
关键词
交通状态判别
高速公路
模糊均值聚类
多分类支持向量机
参数寻优
Keywords
traffic state identification
expressway
fuzzy mean clustering
multi classification support vector machine
parameter optimization
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
不同货物运输方式的大气污染物排放对比及减排潜力分析
被引量：
5
2
作者
许康利
田野
王聘玺
薛亦峰
魏小强
张世豪
机构
北京市
环境保护科学
研究院
北京市
生态环境局
北京市交通发展研究院
中国
交通
信息中心有限公司
首都师范大学资源环境与旅游学院
出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期322-326,共5页
基金
北京市生态环境局工作项目(No.2019147)
能源基金会研究项目(No.2019153)。
文摘
以北京市为研究对象,对比分析了3种货物运输方式(公路、铁路和民航)的大气污染物排放特征和排放贡献,并对货物运输行业的污染减排潜力进行评估,进而提出调整和优化货物运输结构的建议。研究结果表明:(1)公路运输大气污染物排放强度较大,5种大气污染物(CO、NO x、PM_(2.5)、PM 10和VOCs)排放强度为1.746 g/(t·km),分别为铁路和民航运输的17.0、4.0倍;(2)2017年北京市货物运输5种大气污染物排放量接近3.4万t,占北京市排放总量的3.1%,其中NO x排放量最大,约为1.3万t,占北京市NO x排放总量的10.5%;(3)北京市货物运输结构不尽合理,公路、民航和铁路运输对排放量的贡献分别为82.7%、9.8%、7.5%,公路运输比重过大;(4)对于污染减排,一方面要充分利用铁路资源,提高铁路货物运输比例,另一方面对于近距离不可替代的公路货物运输,要推动新能源运输车辆的应用。
关键词
货物运输
污染减排潜力
排放强度
措施建议
Keywords
freight transportation
pollution reduction potential
emission intensity
measures and recommendations
分类号
X73 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于权值优化的FCM-MSVM算法及其在高速公路状态判别中的应用
李晓璐
于昕明
杜崇
张溪
张彭
朱广宇
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
不同货物运输方式的大气污染物排放对比及减排潜力分析
许康利
田野
王聘玺
薛亦峰
魏小强
张世豪
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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