發(fā)布時(shí)間：2024-03-16 10:14

　　隨著人們的出行需求的增長,城市軌道交通因客運(yùn)量大、快速準(zhǔn)時(shí)的特點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用。然而城市軌道交通在交通運(yùn)輸中所占比重日益增大,其能耗量也不斷增長。當(dāng)面對(duì)突發(fā)狀況時(shí),仿真系統(tǒng)編制一個(gè)新的地鐵運(yùn)行圖耗費(fèi)時(shí)間長,無法滿足地鐵企業(yè)與乘客的需求。因此,為了能夠快速檢索出一個(gè)相對(duì)能耗最低的“最優(yōu)運(yùn)行圖”,將案例推理技術(shù)引入軌道交通運(yùn)行圖案例庫設(shè)計(jì)中。由于人們對(duì)智能系統(tǒng)需求的不斷增長,影響案例庫決策目標(biāo)的因素不斷增加,使得案例庫存在一定的知識(shí)冗余問題。這不僅降低了案例推理系統(tǒng)的決策效率,同時(shí)增加了案例檢索的時(shí)間。因此,在保持案例推理系統(tǒng)決策能力不變的前提下,通過對(duì)軌道交通運(yùn)行圖案例庫進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn),提高案例檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性,縮短案例檢索的時(shí)間,是本文的研究目標(biāo)。通過對(duì)國內(nèi)外知識(shí)約簡(jiǎn)方法的分析,本文從案例庫的屬性約簡(jiǎn)和案例庫的值約簡(jiǎn)兩個(gè)方面對(duì)軌道交通運(yùn)行圖案例庫進(jìn)行了知識(shí)約簡(jiǎn)。在案例的屬性約簡(jiǎn)方面,針對(duì)傳統(tǒng)粗糙集方法只能夠處理離散型數(shù)值的問題,采用了基于模糊粗糙集的屬性約簡(jiǎn)方法,對(duì)案例集大部分連續(xù)型屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)。對(duì)模糊動(dòng)態(tài)聚類方法中的參數(shù)確定方法進(jìn)行了改進(jìn),通過F-measure值確定聚類閾值,利用運(yùn)行圖...

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1CBR循環(huán)

2案例推理與知識(shí)約簡(jiǎn)相關(guān)理論碩士專業(yè)學(xué)位論文82案例推理與知識(shí)約簡(jiǎn)相關(guān)理論2.1案例推理理論2.1.1案例推理基本原理案例推理起源于認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，后來發(fā)展成為一個(gè)新的研究領(lǐng)域。根據(jù)認(rèn)知科學(xué)的說法，人類大腦儲(chǔ)存著學(xué)到的知識(shí)。當(dāng)遇到類似的問題時(shí)，大腦會(huì)先回憶起原來的類似情況，然后再從....

圖3.1尋找最佳聚類數(shù)迭代過程

一個(gè)無監(jiān)督、尋找最優(yōu)劃分的過程，因此，需要對(duì)聚類結(jié)果的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)。聚類評(píng)價(jià)方法與特定的應(yīng)用問題和采用的聚類算法等因素都有關(guān)，探索行之有效的聚類評(píng)價(jià)方法是聚類分析方法的一個(gè)重點(diǎn)。定義3.4：評(píng)估聚類結(jié)果的問題被成為聚類的有效性問題。聚類結(jié)果的有效性驗(yàn)證、尋找最優(yōu)劃分或最佳聚類數(shù)....

圖3.2聚類有效性指標(biāo)XB、F統(tǒng)計(jì)量和F值的比較

碩士專業(yè)學(xué)位論文城市軌道交通能耗案例知識(shí)約簡(jiǎn)方法研究25表3.4軌道交通運(yùn)行圖數(shù)據(jù)集描述案例集樣本數(shù)類簇?cái)?shù)U1102U2202U3302U4402U5502U6602U7702U8802U9902U101002圖3.2聚類有效性指標(biāo)XB、F統(tǒng)計(jì)量和F值的比較由圖3.2可以知道，F(xiàn)....

圖3.3外部有效性指標(biāo)原理示意圖

3軌道交通能耗案例屬性約簡(jiǎn)方法研究碩士專業(yè)學(xué)位論文26圖3.3外部有效性指標(biāo)原理示意圖表3.5F-measure算法初始矩陣分類簇121(1,1)(2,1)(,1)2(1,2)(2,2)(,2)(1,)(2,)(,)(,)=2×(,)×(,)(,)+(,)（3.14）其中，(,)....

本文編號(hào)：3929506