可扩展的网络信息动态监测预警体系

网络信息监测技术是下一代互联网安全防御体系的关键技术．目前存在的网络流量监测技术大多没有动态预警和控制功能,且不支持IPv6．本文给出了一个可扩展的网络流量动态监测预警体系,该体系基于“流”的监测方式,形成以流量分析、入侵检测和统计报表联动预警控制的动态安全防御体系,能够以串联或者并联方式部署,灵活性高．实验表明,该体系数据获取率高,通过各个模块的联动,有效提高了网络监控实效．     

多因素轨道交通客流量预测模型研究

针对传统预测模型只关注时间因素的不足,提出一种引入天气因素同时考虑日期属性的预测模型.首先通过显著性检验确定天气因素与客流量的相关程度,再采用灰色关联度分析(GRA)计算各天气因素与客流量的非线性关联度,逐步筛选关联度低的天气因素.每次筛选后利用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络进行预测,提出GRA-BiLSTM预...     

永吉高速边坡自动化监测预警及变形分析

以永吉高速DK0+585～DK0+780段右侧滑坡为研究案例,设计了传感器布设方案,采用自动化的监测预警系统对其进行全天候、自动化的监测和预警,系统可及时准确地识别边坡每一次变形加速过程,起到了预警作用。通过对监测数据的分析,总结其变形特征,并结合现场巡查情况、工程地质情况进行综合的安全评价。结果表明,该滑坡目前仍处于不稳定状态,且主要诱发因素为降雨,采用自动化监测预警能够准确把握滑坡的变形加速过程,有效保障高速公路的运营安全。     

基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究

风电功率预测对电力系统的稳定运行与经济调度至关重要。为充分挖掘历史数据中的有效信息以提高风电功率短期预测精度,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)和长短期记忆(long short-term memory network,LSTM)网络模型的风电功率短期预测方法,利用CNN序列特征提取能力进行有效信息的提取,保留更长的有效记忆信息以解决梯度弥散问题,弥补了LSTM网络模型面对过长序列时出现不稳定与梯度消失现象的不足。用国内某风电场数据进行实验,预测结果表明文中提出的方法与反向传播神经网络和LSTM网络预测方法相比,具有更高的预测精度。     

基于LabVIEW的无缝线路钢轨温度实时监测系统开发

基于LabVIEW平台及NI相关硬件设备,开发了铁路无缝线路钢轨温度实时监测系统。该系统实现了数据采集、数据传送、监控中心实时显示和储存及数据共享等基本功能。钢轨的温度应力由实时轨温和锁定轨温推算出并实现实时显示。通过对无缝线路钢轨温度的实时监测,提高对铁路无缝线路的管理,为工务维修作业提供指导。     

高速公路隧道施工监测智能预警预报系统关键技术方法研究

文中针对公路隧道施工掘进过程中监测工作基本特点,通过江西萍乡至上栗高速公路南端明山隧道为工程实例,开展施工监测结果三维可视化技术方法研究,实现异时序三维激光扫描点云数据向隧道表面模型,三维实体模型的变换;通过实施地质雷达探测频道图像精准释译技术研究,探索释译结果三维可视化表示方式;将隧道支护结构体系变形监测与隧道施工地质灾害超前预报相结合,促进行业健康安全发展。     

基于CGE模型的我国民用飞机政策影响分析

针对民用飞机在研发制造和销售运营两个阶段的国家综合政策,基于2007年投入产出表,建立了用于民用飞机相关政策分析的可计算一般均衡模型,并利用这一模型模拟了综合政策冲击。模拟结果表明,国家税收优惠、投资补贴是促进民用飞机发展的关键因素,上下游产业产出的增长对民用飞机起到了积极的带动作用,加大研发投入是刺激民用飞机兴起的有效途径。根据模拟结果提出政策建议,为制定民用飞机政策提供理论依据。     

基于云物联技术的公路边坡在线安全监测系统

边坡传统检测方式面临着长期投入大、检测数据少且难以全面评估边坡安全状态等困扰,然而随着科技发展,借助智能传感设备以及信息技术,对所处环境恶劣、检测频率受限的边坡安全检测来说,带来了新的可能。监测通过在福建省宁武高速公路边坡进行在线安全监测系统的设计和实践,以及基于云平台的预警体系建设和智能评分系统的搭建,实现了宁武高速公路边坡的安全在线监测、实时预警、智能评分。     

基于摄影测量的新型混合梁桥监测预警方案

传统混合梁的整体钢箱梁通常需要分箱制作,运至现场进行连接,因此现场焊接的工作量大,并且钢箱截面较小,箱内焊接难度也较大.基于此,将单箱多室钢箱梁变为多箱单室即分离式钢箱梁,以此来大幅度减少箱内焊接工作量,对于这种采用分离式钢箱,通过横向设置横隔板并采用螺栓连接的新型混合梁桥,在移动荷载作用下,其动力性能未知.依托采用分离式钢箱梁的金溪大桥工程,详细介绍了一种基于摄影测量的桥梁监测预警方案,实践证明,该监测方案稳定可靠、经济合理,可为中小桥梁监测提供参考.     

铁道车轮踏面损伤实时监测方法研究综述

简要介绍列车车轮踏面损伤实时监测方法研究现状、特点及应用情况.列车车轮踏面损伤检测方式有静态检测和动态检测两种.其中,动态检测法可实现列车车轮的健康状态监测,根据传感器安装位置的不同可将动态检测方法分为轨旁式和车载式两种.对轨旁式检测法中轮轨力检测法、激光检测法、声发射检测法等方法及车载式检测法中的轴箱振动加速度检测法...     

一种基于机载数据的民用航空器飞行阶段划分方法

为有效解决民用航空器的机载快速存取记录器(QAR)航迹数据中飞行阶段出现错误划分的情况,通过航空器气动构型和垂直运动态势变化提出了飞行阶段重新划分方法,具体分为4个步骤：数据预处理、垂直运动态势划分、飞行状态特征模型构建和飞行阶段重新划分;使用基于DBSCAN的局部遍历聚类方法对气压高度变化趋势进行聚类分析,划分垂直运动态势,并通过设置有效态势最短持续时间解决气压高度的局部抖动问题;考虑不同机型在不同飞行阶段时的襟翼位置和操纵各不相同,场面滑行时的场压抖动以及空速表在低速滑行时数值不准确等因素,根据航空器襟翼位置开关、起落架位置、地速和垂直态势等状态参数建立适合所有机型的飞行状态特征模型,并对QAR航迹划分飞行状态特征段;建立各飞行阶段与飞行状态特征的关系模型,结合起落架空地逻辑将所有飞行状态特征段识别为对应的飞行阶段。以3个典型的样本航班为例,计算结果表明：航班包含复飞在内的所有飞行阶段均被有效识别和划分,并与航空器飞行时的襟翼和起落架状态保持一致, 原QAR数据中的飞行阶段错误划分问题得到有效解决;对272 268个航班的QAR航迹进行了飞行阶段重新划分,成功率为99.7%,起飞、初始爬升、进近和着陆等非光洁构型飞行阶段的平均历时分别为0.6、1.9、6.1和4.0 min,平均距地高度分别为54、3 680、6 030和2 500 ft,符合航班实际运行规律。可见,所建立的飞行阶段重新划分方法可适用于大批量航班,为民用航空器的飞行阶段特征分析提供技术支撑。     

基于边际效用的民机备件库存优化模型

为了最大限度地发挥民机备件的保障作用, 使各种备件的库存水平最优, 在综合考虑备件的技术性、经济性与可获取性的基础上, 以备件缺货导致的民机平均维修等待时间为优化目标, 以总航材供应成本为约束条件, 建立了民机备件库存优化模型。在对备件单位成本的边际效用进行分析的基础上, 采用启发式算法对模型进行求解, 得到备件库存水平的优化方案。实例验证表明: 在给定供应成本约束条件下, 与仅依据各种备件保障率的计算结果相比, 实际维修等待时间缩短了11.5%, 库存备件资金降低了27.5%, 因此, 该模型是客观有效的, 可节约库存成本, 显著提高飞机的利用水平。     

大型客机运行监控与健康管理系统设计

总结了大型客机实时运行监控与健康管理的研究现状, 介绍了C919大型客机的健康管理系统总体架构, 将其划分为实时监控、健康状况趋势分析和预测以及故障诊断与维修决策3个功能模块。分析了实现该系统的地面实时监控技术、趋势分析及预测方法、剩余寿命预测方法、故障诊断算法、维修决策方法以及系统验证仿真技术等6个关键技术和方法, 并对本领域的研究和应用进行了展望。研究结果表明: 通过对飞机进行实时运行监控, 能够降低排故时间, 提高航班正点率, 易于飞机的调配, 提高飞机的利用率; 通过对飞机进行健康管理, 使技术人员能更有效地制定维修任务, 控制维修间隔, 实现预防性维护和视情维修, 从而大大降低维修成本, 提高飞机的可靠性及经济性, 同时也能为飞机的设计提供改善依据。     

基于SOM神经网络的民用机场分类方法

机场是综合交通运输的重要节点,是航空运输的重要基础设施。科学地进行机场分类研究对于机场的国家布局规划、机场自身定位和运行策略选择等都具有重要的现实与理论研究价值。利用神经网络技术中的自组织映射（SOM）网络并结合MATLAB软件进行编程对我国主要机场进行聚类分析评价,得出我国主要机场分为8层的主要结论。结果表明,自组织特征映射（SOM）能很好用于我国机场分类,是一种新颖、有效的分类方法。     

基于数据仓库和OLAP的民航灾害预警决策支持系统

为解决民航灾害预警管理中的多数据源和多目标决策的问题,构建了基于数据仓库和联机分析(OLAP)技术的民航灾害预警决策支持系统.该系统包括应用界面层、辅助决策功能层、库管理及接口层、信息库层和数据层。数据仓库的主题是航空公司、空管中心和机场的预警指标.设计了地域、机构、指标名称和时间4个维度,数据仓库雪花模型,以及年度、季度和月份3种粒度.数据仓库的分割方案是首先按地区维分割,再按机构维分割.#介绍了多维决策分析过程,包括切片、切块和旋转等操作.     

基于智能手机图像采集方法的沥青路面表面离析评价指标优选

为优选沥青路面表面离析评价指标,室内成型了3种不同级配类型的沥青混合料车辙板试件;采用智能手机,提出了一种图像采集方法,获取了沥青混合料表面图像;基于盒子分形维数和多重分形谱算法计算试件表面二值图像的分形维数和多重分形谱指标,依托Image-Pro Plus图像处理软件提取二值图像凹形分布百分数和宏观构造宽度指标,采用室内铺砂法测试表面构造深度,计算平均构造深度来评价沥青混合料表面离析;分析了不同级配组成沥青混合料表面凹形区域分布特征,研究了沥青混合料表面离析评价指标间灰关联熵。研究结果表明：基于智能手机来获取二值图像的可靠性分析误差率不超过3%,说明基于智能手机获取试件表面图像方法具有较高可重复性;沥青混合料表面凹形构造具有显著分形特征,集料颗粒粒径越大,表面构造分形越复杂;基于图像处理方法的沥青路面表面离析评价指标与平均构造深度指标间存在线性相关性,但相关程度不一;同一级配沥青混合料表面分形特征指标计算误差范围较大,而凹形分布百分数指标误差范围最小,仅为±1.89%,且其与平均构造深度指标的熵关联度最高,为0.996 2,其次分别是多重分形谱、分型维数和宏观构造宽度指标;综合考虑推荐沥青混合料表面凹形分布百分数可作为可靠的表面离析评价指标。     

基于灰熵法的公路货运量和货物周转量关联因素分析

分析了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的相互影响, 提出了基于灰色关联度算法与熵权法相结合的灰熵关联度算法, 依据《陕西统计年鉴》中近14年的经济数据与公路货运量和货物周转量数据, 研究了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的关联系数, 给出了各个经济指标对公路货运量和货物周转量的影响程度; 去除各数据之间量纲的影响, 用灰色关联度算法计算经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联系数, 用熵权法计算各经济指标的权重; 基于经济指标的关联系数及其权重, 计算了各个经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联度, 并分析了北京市和天津市公路货运量的影响因素。分析结果表明: 对于经济指标, 公路货运量和货物周转量呈现相似的关联趋势, 陕西省公路货运量与第一产业产值、工业增加值、第二产业产值之间的关联度较高, 分别为0.944 7、0.941 7、0.940 2, 货物周转量与第一产业产值、城镇单位在岗职工平均工资、人均生产总值的关联度较高, 分别为0.920 7、0.915 9、0.915 3;北京市公路货运量与第三产业指数、第二产业指数、人均生产总值指数的关联度较高, 分别为0.716 2、0.714 8、0.710 9;天津市公路货运量与城镇单位在岗职工平均工资、生产总值、第三产业产值、第二产业产值、工业增加值、人均生产总值的关联度较高, 分别为0.862 0、0.855 6、0.853 4、0.851 4、0.851 4、0.851 3。可见: 北京市与天津市公路货运量关联因素分析结果总体上同陕西省基本一致, 主要关联因素都是该地区三大产业产值。