国家科技支撑计划(2006BAG01A0)
- 作品数：6 被引量：102H指数：4
- 相关作者：李星毅耿丽娟李奎周双全施化吉更多>>
- 相关机构：江苏大学北京北大千方科技有限公司更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于近似动态规划的短时交通流控制预测模型被引量：1
- 2013年
- 路口短时交通流预测是一个非线性离散时间过程,提出了一种随着过程状态变化而动态自适应的控制预测模型。模型根据近似动态规划思想,将误差函数作为目标函数,构造系统性能指标,根据评价网络近似逼近系统性能指标,指导执行网络在线调整,产生近似最优控制向量,由控制向量生成控制矩阵,动态选择训练数据作为预测网络输入,由预测网络产生近似最优预测结果。利用深圳市福田区红荔路与上步路交叉口处交通流数据作为实验数据进行仿真,仿真结果验证了提出的预测模型的有效性。
- 左志红李星毅
- 关键词：短时交通流近似动态规划神经网络
- 背景值优化的GM(1,1)预测模型及应用被引量：21
- 2011年
- 针对GM（1，1）模型背景值存在的缺陷，在分析背景值误差产生原因的基础上，提出了新的背景值计算方法。该方法用非齐次指数函数模拟一次累加生成序列，根据原序列与一次累加生成序列的关系重构背景值计算公式，得到实际曲线在区间上的面积作为背景值。利用深圳市2007年10月9日和10日8：00～8：50的交通流数据验证，结果表明，与基于背景值优化的GM（1，1）模型相对比，新构建背景值的GM（1，1）模型的平均相对模拟误差和平均相对预测分别提高了0．46和2．61个百分点，在精度上取得了更好的效果。
- 李星毅李奎施化吉周双全
- 关键词：背景值GM(1,1)模型
- 基于K-匿名的快递信息隐私保护应用被引量：7
- 2014年
- 针对快递单号被盗取和快递单信息保护不当造成的隐私泄露问题进行了研究,提出了一种新型K-匿名模型对快递信息进行匿名处理。该方法通过随机打破记录中属性值之间的关系来匿名数据,相比于其他传统方法,克服了数据间统计关系丢失的问题和先验知识攻击。实验结果表明,新型K-匿名方法能够加强隐私保护和提高知识保护的准确性。
- 韦茜李星毅
- 关键词：K-匿名模型隐私保护
- 一种多最小支持度加权关联规则挖掘算法被引量：3
- 2013年
- 针对实际交易数据库中,不同项目的重要性和出现概率各不相同的两个问题,提出一种基于等价类和多最小支持度的加权关联规则算法,从而挖掘出那些覆盖较少数据但却有意义、用户可能更感兴趣的关联规则。算法按照项目的最小支持度升序对交易记录进行等价类划分,然后按照项目的最小支持度降序依次求出每一等价类内的加权频繁项集。算法采用垂直数据库的数据表示形式,挖掘过程中避免了对数据库的重复扫描。对比实验结果证明,改进算法具有良好的挖掘性能。
- 张争龙李星毅
- 关键词：数据挖掘多最小支持度加权关联规则等价类
- 用于大数据分类的KNN算法研究被引量：63
- 2014年
- 针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究,提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层,既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差,又大大降低了无效的计算量;同时在最后一层采用差分的方法进行决策,而不是直接根据最近邻进行分类,大大提高了分类的准确性。实验结果表明,该算法在对样本容量大、涉及邻域多的大数据样本进行分类时能取得较好的分类效果。
- 耿丽娟李星毅
- 关键词：大数据KNN
- 基于大数据的非参数回归短时交通流预测方法被引量：7
- 2015年
- 为了解决海量交通大数据实时预测问题,引入了Hadoop云平台结合K近邻非参数回归方法预测短时交通流。由于MapReduce框架的并行性,大大缩减了查找K个近邻的时间。通过实验证明,在集群上的预测时间相比在单机上的预测时间大大缩减。并且基于MapReduce框架的预测速度随着集群规模的增大而增大,表现出集群的可扩展性。该方法可以满足交通控制和交通诱导系统的实时性和精确性的需求。
- 冯青平李星毅
- 关键词：交通流预测非参数回归K近邻MAPREDUCEHADOOP
