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基于改进拉普拉斯中心性的高速路网状态识别方法
1
作者
薛相全
庞明宝
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第5期2190-2196,共7页
为提高高速公路网络运行效率,提出一种考虑不同路段对系统时空影响差异性的高速公路网络交通状态识别方法。定义路网各类型路段为节点及其状态计算方法,建立基于改进拉普拉斯中心性和时空影响因子的路网状态识别模型。其中,利用皮尔逊...
为提高高速公路网络运行效率,提出一种考虑不同路段对系统时空影响差异性的高速公路网络交通状态识别方法。定义路网各类型路段为节点及其状态计算方法,建立基于改进拉普拉斯中心性和时空影响因子的路网状态识别模型。其中,利用皮尔逊相关系数改进拉普拉斯中心性方法以评估节点自身影响,设计时空影响因子评估邻居节点影响;融合节点自身及邻居节点影响,建立节点权重系数模型;在以上基础上建立反映路网交通状态的综合判别模型。以京港澳高速徐水-清苑的高速公路网络为例予以验证,结果表明:在不同交通需求情景下,所提方法能有效识别交通状态;对比交通运行指数(traffic performance index,TPI)模型和车辆行驶时间(vehicle hour traveled,VHT)模型,所提方法状态识别精准度均为最优,尤其是在交通需求大的情况下,对于含匝道节点3和纯主线节点4,与稳定性较强的TPI模型相比,所提方法准确率提升了9.7%和7.1%,进一步证明了模型的适用性强,能够满足工程实际的需要。
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关键词
智能交通
高速公路网络状态识别
改进
拉普拉斯中心性
时空影响因子
节点权重模型
在线阅读
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职称材料
一种自适应的无人集群中心节点选择方法
被引量：
1
2
作者
华翔
石成泷
+2 位作者
李宝华
张杰韬
左嘉娴
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2636-2646,共11页
在无人集群执行任务过程中,网络随无人系统相对位置变化而实时变化,导致各无人系统的节点重要度随之改变,网络中数据传输和通信流量均会相应发生改变。为了实现更好的网络管理,承担控制数据通信功能的中心节点需要适时选择。提出了一种...
在无人集群执行任务过程中,网络随无人系统相对位置变化而实时变化,导致各无人系统的节点重要度随之改变,网络中数据传输和通信流量均会相应发生改变。为了实现更好的网络管理,承担控制数据通信功能的中心节点需要适时选择。提出了一种自适应的无人集群中心节点选择方法,将无人集群网络映射并特征表达成图论的方式;引入拉普拉斯中心性评估节点自身的重要性;设计弱化因子,采用结构洞评估邻居节点的影响;拟合重要度矩阵,评估节点重要度。仿真结果表明:该方法能够更合理有效地选择出无人集群中心节点。
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关键词
无人集群
中
心节点
节点重要度
拉普拉斯中心性
结构洞
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职称材料
基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类
被引量：
2
3
作者
张鹏
黄长强
+2 位作者
魏政磊
周欢
王永乾
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2021年第3期15-22,共8页
在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的。针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法。以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方...
在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的。针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法。以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目,同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析,解决了多维参数下的态势信息提取问题。利用12组近距空战数据进行测试,并与14种聚类算法进行比较,结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合。
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关键词
无人自主空战
层次聚类分析
多元态势提取
拉普拉斯中心性
方法
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职称材料
基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
被引量：
1
4
作者
尹卓
许甜
+1 位作者
陈阳舟
卢佳程
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期180-187,193,共9页
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径...
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径信息。将车辆轨迹投射到网格上,并压缩其中大量的冗余点;采用集成聚类方法提取高质量的聚类,获取聚类后,基于图的拉普拉斯中心性,提取各个聚类的代表;采用深度优先搜索将聚类合并成路径。实验分析表明,该方法在多个数据集上展现出较强的鲁棒性,并且提高了路径提取精度。
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关键词
轨迹聚类
轨迹特征提取
集成聚类
拉普拉斯中心性
图论
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职称材料
题名
基于改进拉普拉斯中心性的高速路网状态识别方法
1
作者
薛相全
庞明宝
机构
河北工业大学土木与交通学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第5期2190-2196,共7页
基金
河北省自然科学基金(E2015202266)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021028)。
文摘
为提高高速公路网络运行效率,提出一种考虑不同路段对系统时空影响差异性的高速公路网络交通状态识别方法。定义路网各类型路段为节点及其状态计算方法,建立基于改进拉普拉斯中心性和时空影响因子的路网状态识别模型。其中,利用皮尔逊相关系数改进拉普拉斯中心性方法以评估节点自身影响,设计时空影响因子评估邻居节点影响;融合节点自身及邻居节点影响,建立节点权重系数模型;在以上基础上建立反映路网交通状态的综合判别模型。以京港澳高速徐水-清苑的高速公路网络为例予以验证,结果表明:在不同交通需求情景下,所提方法能有效识别交通状态;对比交通运行指数(traffic performance index,TPI)模型和车辆行驶时间(vehicle hour traveled,VHT)模型,所提方法状态识别精准度均为最优,尤其是在交通需求大的情况下,对于含匝道节点3和纯主线节点4,与稳定性较强的TPI模型相比,所提方法准确率提升了9.7%和7.1%,进一步证明了模型的适用性强,能够满足工程实际的需要。
关键词
智能交通
高速公路网络状态识别
改进
拉普拉斯中心性
时空影响因子
节点权重模型
Keywords
intelligent transportation
traffic state recognition of freeway network
improved Laplace centrality
spatial-temporal influence factor
node weight model
分类号
U491.13 [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
一种自适应的无人集群中心节点选择方法
被引量：
1
2
作者
华翔
石成泷
李宝华
张杰韬
左嘉娴
机构
西安工业大学兵器科学与技术学院
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2636-2646,共11页
基金
陕西省2020年重点研发计划(2020GY-073)。
文摘
在无人集群执行任务过程中,网络随无人系统相对位置变化而实时变化,导致各无人系统的节点重要度随之改变,网络中数据传输和通信流量均会相应发生改变。为了实现更好的网络管理,承担控制数据通信功能的中心节点需要适时选择。提出了一种自适应的无人集群中心节点选择方法,将无人集群网络映射并特征表达成图论的方式;引入拉普拉斯中心性评估节点自身的重要性;设计弱化因子,采用结构洞评估邻居节点的影响;拟合重要度矩阵,评估节点重要度。仿真结果表明:该方法能够更合理有效地选择出无人集群中心节点。
关键词
无人集群
中
心节点
节点重要度
拉普拉斯中心性
结构洞
Keywords
unmanned cluster
center node
node importance
laplacian centrality
structural hole
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类
被引量：
2
3
作者
张鹏
黄长强
魏政磊
周欢
王永乾
机构
空军工程大学航空工程学院
[
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2021年第3期15-22,共8页
基金
陕西省自然科学基金(2020JQ-481)。
文摘
在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的。针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法。以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目,同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析,解决了多维参数下的态势信息提取问题。利用12组近距空战数据进行测试,并与14种聚类算法进行比较,结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合。
关键词
无人自主空战
层次聚类分析
多元态势提取
拉普拉斯中心性
方法
Keywords
close air combat
hierarchical cluster analysis
multivariate situation extraction
laplace centrality method
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
被引量：
1
4
作者
尹卓
许甜
陈阳舟
卢佳程
机构
北京工业大学北京市交通工程重点实验室
中交第一公路勘察设计研究院有限公司
北京工业大学人工智能与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期180-187,193,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61573030)
国家重点研发计划项目(2017YFC0803906,2017YFC0803900)。
文摘
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径信息。将车辆轨迹投射到网格上,并压缩其中大量的冗余点;采用集成聚类方法提取高质量的聚类,获取聚类后,基于图的拉普拉斯中心性,提取各个聚类的代表;采用深度优先搜索将聚类合并成路径。实验分析表明,该方法在多个数据集上展现出较强的鲁棒性,并且提高了路径提取精度。
关键词
轨迹聚类
轨迹特征提取
集成聚类
拉普拉斯中心性
图论
Keywords
Trajectory clustering
Trajectory feature extraction
Ensemble clustering
Laplacian centrality
Graph theory
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进拉普拉斯中心性的高速路网状态识别方法
薛相全
庞明宝
《科学技术与工程》
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种自适应的无人集群中心节点选择方法
华翔
石成泷
李宝华
张杰韬
左嘉娴
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类
张鹏
黄长强
魏政磊
周欢
王永乾
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
尹卓
许甜
陈阳舟
卢佳程
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
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