摘要：先对哔哩哔哩用户样本数据进行描述性统计分析,再应用K-均值聚类算法,选择粉丝数、关注数、投稿数、互粉数四个指标变量进行聚类分析。研究表明哔哩哔哩有三大用户群体:大众型、积极互动型、意见领袖型。意见领袖型用户拥有大量粉丝,影响力强劲,其视频内容具有较强的辐射力,是最具有营销价值的广告投放群体。积极互动型用户在平台上拥有固定的活动社交圈,可以作为较有营销价值的广告投放群体。

摘要：为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I-880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA-MPM算法较MPM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。

摘要：为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法。利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测。采用某特大城市快速路5min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析。实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度。

摘要：无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一门新兴的无线网络技术。IEEE802.15.4标准作为一种新兴的无线通信协议,以其低功耗、低速率传输和低成本的设计宗旨为无线传感器网络提供了一种很好的解决方案。对IEEE802.15.4标准的相关规定和特点进行了简要介绍,在该标准的基础上针对当前关于能量消耗、GTS调度机制和CSMA/CA协议等方面的研究现状进行了介绍,并做了总结。