Experiment Science and Technology, Volume. 22, Issue 1, 114(2024)
Multi Experiment Teaching Design of “Big Data and Intelligent Transportation” for Transportation General Course under the Background of Double First-class New Engineering
Figures & Tables(5)
Table 1. [in Chinese]
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教学内容 教学要求 学时 大数据与智能交通系统综述、交通数据概述 认识智能交通发展的若干问题，掌握智能交通的主要应用领域。了解国际、国内的智能交通体系发展现状与趋势 2 Python基础知识介绍、Spyder 编程 掌握大数据分析技术的概念、原理，了解大数据在智能交通领域的应用与基本交通数据类型，学习交通数据采集、处理和分析技术 12 数据预处理与数据清洗 线性回归 数据可视化 数据建模与验证 数据挖掘基本方法 深度学习与Pytorch应用、分组课程实验介绍 能够基于交通运输工程相关背景知识，对采集到的数据进行合理分析，开展大数据应用实践和解决复杂工程问题 2
Table 2. [in Chinese]
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实验主题 数据类型 教学实践目的 货运铁路旅行时间预测 时空数据 开发预测模型，以预测单位列车和大型货运列车在目的地的预计到达时间（ETA）。学生将学习使用组合机器学习算法预测ETA 地铁车内噪音信号时−频特性分析实验 一维音频 火车、地铁、轻轨等有轨车辆在行驶时所发出的噪声。学生将学习如何使用Python对其进行分析 铁路轨道不平顺数据分析 时空数据 轨道不平顺是现代机车车辆和轨道设计、养护和质量评估的重要手段。学生将学习使用多指标对轨道不平顺进行分析与评价 轨道扣件状态分类 二维图像 钢轨扣件是指具有刚性扣压件的钢轨与轨枕的紧固装置零件。学生将学习如何通过卷积神经网络识别异常扣件 钢轨伤损数据分析 文本数据 钢轨伤损是指钢轨在使用过程中发生的折断、裂纹及其他影响和限制钢轨使用性能的各种状态。学生将学习通过适合的算法分析相关特征对钢轨伤损的影响
Table 3. [in Chinese]
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组号 最终得分 扣分详情 1 80 该组同学对所给数据集进行了预处理，并用关联规则挖掘了相关信息，数据的预处理方面做得比较好，但在挖掘关联规则中，并没有相关的分析结果，没有在结论部分展示与钢轨重伤有关的关联规则 2 85 基本完成了项目任务书中的任务，也使用了随机森林与神经网络方法来进行预测，但是神经网络代码编写过于简单，数据处理时不够完善 3 85 基本完成了项目任务书的中的任务，但相应结果描述与展现不完善，部分功能未提供程序代码 4 95 基本完成了项目任务书中的任务，数据处理方法详细，报告排版较好，但是预测方法只使用了随机森林，较为单一 5 85 该组同学对数据集进行了预处理，选用VGG神经网络模型对扣件状态进行分类，并详细报告了模型的测试结果，但是存在模型效果较差，较为明显的扣件缺失图像无法识别的问题，总体上掌握了基本的图像数据处理方法 6 78 基本完成课程任务，数据处理和TQI计算过程正确，插值没有实现程序化，PSD的计算有误且缺少与标准对比结果 7 75 基本完成了项目任务书的中的任务，其中提取音频信号包络线未完成。报告编写质量较差。由于将大部分代码放到了报告中，导致报告可读性不佳。报告中图无相应编号，大都以截图展现，不够正式 8 90 该组同学学习了计算机视觉的Python编程，对所给数据集进行了预处理，自己设计神经网络模型对扣件状态进行分类，并详细报告了与VGG模型对比的测试结果，掌握了基本的图像数据处理方法 9 72 基本完成课程任务，数据处理和TQI计算正确，但程序计算复杂度较高，部分中期问题没有整改，PSD的计算有误且缺少与标准对比结果 10 85 该组同学学习了Python编程，并且对相关的技术背景进行了学习，对数据集中的缺失、重复等数据进行了处理，总体上掌握了基本的数据处理方法，挖掘了钢轨重伤的关联规则，得出了相应的结论，但在编程的整体逻辑框架上还有待提高
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Qing HE, Zhen LIU, Qingsong MA. Multi Experiment Teaching Design of “Big Data and Intelligent Transportation” for Transportation General Course under the Background of Double First-class New Engineering[J]. Experiment Science and Technology, 2024, 22(1): 114
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Received: Jul. 26, 2022
Accepted: --
Published Online: Mar. 27, 2024
The Author Email: Qing HE (qhe@swjtu.edu.cn)
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