人工智能-机器学习-隧联网结构及智能监控数据分析.pdf

【隧联网结构与智能监控数据分析】是人工智能领域中关于机器学习和数据分析的实践应用，主要集中在城市隧道监控系统的优化和智能化提升。论文的核心内容围绕着解决城市隧道智能监控中的数据孤立化、非标准化、海量、多源异构性以及建设和管理分离等问题。 1. **隧联网概念与体系结构**： - 随着物联网技术的发展，论文提出了"隧联网"（Tunnels Internet）的概念，它是物联网在城市交通智能监控领域的具体应用，旨在解决城市隧道监控系统之间的互联和协同问题。 - 提出了隧联网体系结构TIA，由五层模型构成，分别为感知层、传输层、处理层、管理层和应用层，这五层模型分别负责数据采集、传输、处理、管理和应用，形成一个完整的监控系统框架。 2. **数据特性与集成方法**： - 论文深入分析了隧联网数据的特性，包括其孤立化、非标准化和海量等挑战，并通过数据分类研究和异构性分析，提出了相应的数据集成方法，以促进数据的共享和协同应用。 3. **智能数据分析**： - 数据挖掘技术在隧联网中的应用是论文的另一个重点。论文从状态规则和数据预测两个角度出发，对隧联网进行智能分析。 - 在状态规则挖掘方面，构建了基于隧联网的交通拥堵等级划分模型和关联规则挖掘模型TI-CAR，通过挖掘隧联网中各个隧道间的关联性，为智能化管理提供决策支持。 - 在数据预测方面，论文探讨了隧联网交通数据流的预测分析，提出了TI-GMDH和TLS-SVM两种预测算法，通过实验比较证明这两种算法在预测隧联网车流量上比传统的SVM方法更具优势。 4. **目标与创新点**： - 论文的主要目标是提高隧道联网智能监控水平，实现多隧道的协同调度与联动控制，同时为应急管理、城市规划建设和隧道长期监控提供服务。 - 创新点主要包括提出隧联网概念、构建隧联网体系结构、设计数据集成策略以及开发适用于隧联网的智能数据分析方法。 这篇博士学位论文深入探讨了隧联网的构建及其在城市隧道智能监控中的应用，通过数据挖掘和预测算法提高了隧道监控的效率和准确性，为未来城市交通管理和应急响应提供了新的理论和技术支持。