《交通大数据理论与方法》 目录 背景 随着信息通讯技术的不断发展，各行各业都产生了海量的数据，与此同时，一门新的学科应运而生—— 数据挖掘。数据挖掘是从大量数据（包括文本数据）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信 息、知识和关联关系，并基于这些信息和相应规则建立可用于决策支持与优化分析的模型，提供可支持预测 性决策的方法和工具。此外，数据挖掘还可帮助企业和科研团体发现业务与学科中的新趋势，揭示已知的 事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为其保持竞争力的必要手段。 在大数据发展的背景下，交通领域的各类大数据同样以惊人的速度产生，并被应用于各种各样的应用 场景。例如，基于手机信令数据分析城市人口分布及交通出行分布特征，从而为交通规划的进一步决策提 供量化依据；利用网约车数据分析城市路网流量，进而优化信号配时方案，提升交通控制方案的效率；利用 线圈、视频、浮动车等多源数据，实现

数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术。已广泛应用于大气海洋领域。 由于数据同化可以应用于地球系统科学研究的多个领域，因此不同领域专家对数据同化的内涵与外延有各自的表述。综合起来可以概括定义数据同化包括4个基本要素：模拟自然界真实过程的动力模型；状态量的直接或间接观测数据；不断将新观测的数据融入过程模型计算中、校正模型参数、提高模型模拟精度的数据同化算法；驱动模型运行的基础参量数据。 资料同化的主要任务是将各种不同来源，不同误差信息，不同时空分辨率的观测资料融合进入数值动力模式，依据严格的数学理论，在模式解与实际观测之间找到一个最优解，这个最优解可以继续为

文章主要在突发客流条件下，对城市轨道交通网络运营安全进行风险评估与评价，并且通过建立传播模型，分析客流影响。

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最优化理论与方法课件 制作：北方民族大学 高岳林　任子晖 *

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模拟用户操作测试 模拟用户操作测试，是基于对用户如何使用被测试软件的了解来开发测试的方法 经验告诉我们，复杂的软件产品有许多错误，但用户一般只能找出这些错误中的很少一部分 为了给用户带来最大的利益，要着重对那些用户可能发现的错误进行测试和修改工作

系统辨识是研究建立系统数学模型 的理论与方法(虽然数学建模有很长的 研究历史$但是形成系统辨识学科的历 史才几十年(在这短暂的几十年里$系统 辨识得到了长足的发展$一些新的辨识 方法相继问世$其理论与应用成果覆盖 了自然科学和社会科学的各个领域$包 括物理学%生物学% 地球科学%气象学%计 算机科学%经济学%心理学%政治学等(在 这样的背景下$回过头来深思系统辨识 的一些基本问题$对系统辨识的发展不 无裨益(作为系统辨识的导引论文$简单 介绍了辨识的定义$系统模型与辨识模 型$辨识的基本步骤与辨识目的$包括辨 识试验设计与数据预处理$以及辨识方 法的类别$包括最小二乘辨识方法%梯度 辨识方法%

清晰版 粗糙集理论与方法(张文修).pdf

《粗糙集理论与方法》系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法，力图概括国内外最新成果。主要内容有：粗糙集的基本概念，粗糙计算方法，粗糙集的代数性质与粗糙逻辑，粗糙集的各种推广模型，粗糙集与其他处理不确定或不精确问题理论的联系以及不完备信息系统下的粗糙集方法。 显示更多 显示更少