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1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及城市人口和機(jī)動(dòng)車保有量的不斷增加,交通擁堵現(xiàn)象日趨嚴(yán)重,交通擁擠正成為一個(gè)普遍的社會(huì)現(xiàn)象。尤其是在大城市,交通擁擠問題已經(jīng)成為影響城市功能發(fā)揮和城市可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。由于現(xiàn)代城市交通管理是高新技術(shù)的綜合集成,任何一個(gè)微小的差錯(cuò)都可能隱藏著重大的交通安全隱患,并可能導(dǎo)致交通事故,造成重大損失。因此,信息化是城市交通管理的未來發(fā)展方向,即應(yīng)用最新的科學(xué)技術(shù),尤其是信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)
2、時(shí)感知、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)監(jiān)控,而數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)是其中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。如何有效地管理與處理海量的交通管理數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通的信息化管理和控制是管理人員、科研人員及工程技術(shù)人員目前面臨的一個(gè)重大問題。
粗糙集作為一種新的處理不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具,與其他知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)相比具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì),它無需提供問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息,通過知識(shí)約簡(jiǎn)與知識(shí)依賴性分析,從中發(fā)現(xiàn)隱含的信息和知識(shí),揭示潛在的規(guī)律。因此,粗糙集理論可
3、以有效地幫助決策者處理復(fù)雜系統(tǒng)的決策問題。本文主要研究了基于粗糙集的不確定信息處理與知識(shí)發(fā)現(xiàn)及決策過程框架,在此框架基礎(chǔ)上,研究了粗糙集在不確定信息知識(shí)發(fā)現(xiàn)和決策支持領(lǐng)域的應(yīng)用理論,包括連續(xù)數(shù)據(jù)離散化、屬性約簡(jiǎn)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、推理和解釋、以及應(yīng)用粗糙集方法進(jìn)行城市交通管理中的不確定信息知識(shí)發(fā)現(xiàn)和決策的問題。
本文的主要研究成果如下:
引入集群智能優(yōu)化理論和粗糙集理論,提出基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的粗糙集連續(xù)屬性離散化算
4、法。采用5組典型的UCI數(shù)據(jù)集breast、iris、wine、glass、heart對(duì)提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化的離散化算方法同基于屬性重要性、基于信息熵及遺傳算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的離散化算法能使決策系統(tǒng)的信息損失降低到最小,并可獲得簡(jiǎn)潔的決策規(guī)則。
針對(duì)最小屬性約簡(jiǎn)這個(gè)NP問題,推廣了分辨矩陣的概念,從信息論角度,構(gòu)建相對(duì)分辨矩陣,以條件信息熵為啟發(fā)式信息,提出一種新型的啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法,并從理論上對(duì)該算法進(jìn)
5、行分析,實(shí)例結(jié)果表明,該算法能有效地對(duì)決策信息系統(tǒng)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn);針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的決策信息系統(tǒng),本章引入求異矩陣的概念,并在此基礎(chǔ)上提出直接求取最小相對(duì)約簡(jiǎn)的基于屬性區(qū)分頻度的約簡(jiǎn)改進(jìn)算法,該算法能夠?qū)⒏嗟膯l(fā)式信息融合起來,將重復(fù)的邏輯運(yùn)算轉(zhuǎn)化為求異矩陣運(yùn)算,理論分析及實(shí)例結(jié)果都驗(yàn)證了它優(yōu)于其他一般的屬性約簡(jiǎn)算法,更能獲取最小相對(duì)約簡(jiǎn)集。
提出兩種信息系統(tǒng)的規(guī)則獲取算法。針對(duì)完備信息系統(tǒng),提出了一種全局尋優(yōu)的粗糙集決策
6、規(guī)則獲取算法,該算法從連續(xù)屬性離散化開始,基于核屬性,每次增加一個(gè)最重要的屬性,直至獲取最優(yōu)屬性約簡(jiǎn)集,最后基于核的值約簡(jiǎn)算法獲取所有確定的或可能的決策規(guī)則集,并給出規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)支持度和確定度的計(jì)算方法;針對(duì)不完備信息系統(tǒng),引入相容屬性矩陣和決策屬性矩陣的概念,提出基于相容關(guān)系的不完備信息系統(tǒng)規(guī)則獲取的矩陣算法,該算法無需計(jì)算核屬性,能夠直接從決策系統(tǒng)中提取所有規(guī)則集,提高了算法效率,為大規(guī)模數(shù)據(jù)集的規(guī)則獲取提供了一種新的思路。算法分
7、析和實(shí)例結(jié)果均表明上述兩種算法的可行性和有效性。
關(guān)于城市交通管理決策問題,本文以粗糙集理論為工具,針對(duì)城市交通流狀態(tài)模式識(shí)別問題進(jìn)行了深入研究。分析了城市交通管理中的不確定性因素,介紹了交通狀態(tài)模式識(shí)別的一般過程和方法,提出了交通流狀態(tài)模式分類粗糙集知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型及算法,融入集成策略構(gòu)建了交通流狀態(tài)模式集成分類系統(tǒng),并給出交通流運(yùn)行狀態(tài)的模式識(shí)別算法。實(shí)例驗(yàn)證了將粗糙集理論應(yīng)用于城市交通流狀態(tài)模式分類知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策具有較大
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