简介:摘要:为了精准有效地识别高速公路交通运行状态,基于重庆市高速公路ETC门架数据,选取交通流量、车辆速度、交通密度作为交通状态分类指标,将K-means聚类算法的聚类中心作为模糊C均值聚类算法的初始聚类中心,利用改进后的模糊C均值聚类算法构建高速公路交通状态识别模型,利用支持向量机分类模型(SVM)交叉估计法验证运行状态识别准确率。研究表明改进后FCM聚类数据比原始FCM聚类数据识别精准度提高了3.5%,改进后的FCM算法迭代次数少、目标函数值小、更精准有效地实现了高速公路交通运行状态的识别。
简介:摘要:本研究旨在利用大数据分析技术,对高速公路桥梁机械电气设备的运行状态进行预测,以提高设备维护的效率和减少故障发生的风险。首先,通过对机械电气设备预测维护领域的大数据分析应用现状进行综述,分析其在预测维护中的价值和潜力。接着,针对高速公路桥梁机械电气设备的特点和用户需求,进行了需求分析,并提出了相应的功能实现方案。然后,通过具体案例分析,展示了基于大数据分析的高速公路桥梁机械电气运行状态预测的应用效果。最后,提出了一些提高预测质量的措施,包括数据质量管理、算法优化和实时监测等方面。本研究的结果对于高速公路桥梁机械电气设备的维护管理具有重要的指导意义,可以提高设备的可靠性和安全性。