混沌微粒群优化BP神经网络算法在城市有轨电车定位中的应用

针对城市有轨电车GPS/RFID组合定位因加入RFID定位方式影响定位精度的问题,基于CPSO算法优化权值的良好性能和BP神经网络的泛化能力,提出一种新的组合算法,对城市有轨电车GPS/RFID组合定位中滤波器的输出进行调整,并通过实例分析组合算法的收敛性和可行性。仿真结果表明,经CPSO算法优化的BP神经网络,其均方误差收敛速度快,网络输出值精度等级高,在提高城市有轨电车定位精度方面,比BP神经网络及经PSO算法优化的BP神经网络更具优越性,使城市有轨电车定位系统的定位精度得到有效改善。     

基于卡尔曼滤波的组合定位技术在现代有轨电车的应用研究

针对现代有轨电车定位系统实时性、高精确度等要求,结合有轨电车工程设计的需求,设计一种新的有轨电车定位系统。系统采用组合定位方式,以GPS定位为主、DR/RFID定位为辅,采用分段式组合定位技术,在满足有轨电车工程中造价低的特点的同时确保列车运行安全。利用坐标转换对数据进行融合,再通过卡尔曼滤波对定位数据进行优化,从而有效地提高有轨电车的定位精度。实验测试结果表明,该方法能够有效地减少有轨电车的定位误差,提高定位精度和系统稳定性,满足行车要求。     

GPS-ZigBee组合定位在现代有轨电车定位中的应用

目前,现代有轨电车定位主要采用GPS(全球定位系统)定位方式,在某些特殊地区其定位精度会受到影响,提出GPS-ZigBee(紫蜂协议)组合定位的方式定位来解决这一问题。并且提出使用联邦卡尔曼滤波器对GPS定位数据和ZigBee定位数据进行滤波融洽,提高GPS-ZigBee定位组合的定位精度。结果表明,经过融合滤波,GPS-ZigBee组合定位在提高现代有轨电车定位精度方面,比较原有的定位系统更具优越性,使现代有轨电车定位系统的定位精度得到有效改善。     

基于FNN的GPS/SINS深耦合列车组合定位系统容错控制研究

为了提高基于GNSS的深组合列车定位系统的故障容错性能,本文结合模糊系统与神经网络的基本原理,提出基于FRBFNN的GPS/SINS深耦合列车组合定位系统故障诊断算法,建立FRBFNN列车组合定位故障诊断模型,应用免疫差分进化理论设计其相应的网络学习算法。针对列车组合定位故障隔离及系统重构问题,定义组合定位系统结构状态迁移规则,设计深耦合列车组合定位系统故障容错控制处理流程,使深组合列车定位系统的容错控制性能得到进一步提高。以青藏线某区间列车实际运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提模型及算法的有效性与实用性。     

基于北斗卫星导航系统、惯性测量单元和轨道电子地图的有轨电车车载组合定位技术

车辆定位技术是有轨电车运行控制系统的关键技术之一.针对传统GPS(全球定位系统)定位技术存在的缺点,结合有轨电车的运营特点和定位需求,提出了以BDS(北斗卫星导航系统)定位为主、以"IMU(惯性测量单元)+轨道电子地图"定位为辅的有轨电车车载组合定位方案.对该组合定位方案进行了仿真测试,结果表明:组合定位系统可以保证有...     

一种新型BP神经网络模型在火灾探测信息处理中的应用

现阶段,神经网络模型在火灾探测信息处理应用中存在以下缺陷:选取火灾特征组合具有主观性;选取的神经网络类型缺乏对比;缺乏大量实验数据对神经网络泛化能力的验证。利用NIST机构所做一系列火灾探测研究实验数据样本,通过信息熵理论在火灾信号选取中的应用获取火灾复合探测信号特征选取的组合形式,并在此基础上建立火灾探测信息处理神经网络初始模型。经过一系列Matlab仿真实验,分析神经网络的模型结构、传递函数和训练函数对仿真结果的影响,提出一种基于trainbr训练函数、tansig传递函数的3-7-1结构BP神经网络模型。采用网络训练时间、探测点、误报率和网络输出区间进行网络性能分析,验证所提出模型在火灾探测中应用具有训练速度快,结果稳定可靠,探测灵敏的特点。     

基于有限元及神经网络的土体参数反分析

针对采用试验得到的土体力学参数进行模拟计算的结果与实测数据偏差较大的问题,应用有限元与BP神经网络相结合的位移反分析方法,把计算的桩体侧向位移作为神经网络的输入,对应的土体力学参数作为网络输出,对神经网络进行训练.训练成功后,再利用现场实测的桩体侧向位移带入训练好的网络进行反分析,从而得到符合实际的土性参数值,结合某深基坑工程,通过实测值与计算值的对比验证了该方法的科学性.     

RFID技术在低地板有轨电车的应用

为了有效解决低地板有轨电车靠站停车错位问题,丈章姑合RFID技术及信标定位技术设计了低地板有轨电车定位停车系统,并利用路径损耗模型进行精确定位,从而达到对标定点停车的目的。该系统与原有车载系统有效融合,实现准确靠站停车,大大改善目前的现状。     

基于GNSS与IMU的现代有轨电车组合定位方法研究

GNSS与IMU组合导航系统具有全天候、全天时、高动态和误差不随时间积累的优点,结合现代有轨电车定位需求,提出一种基于GNSS与IMU的现代有轨电车组合定位方法。该方法利用GNSS和IMU 2种传感器安装在不同位置来实现数据采集,基于模糊投票机制决策的融合算法,能够实现对多IMU传感器的数据融合,减小随机误差;分析GNSS系统的故障诊断与隔离方法,给出故障判别条件;提出采用自适应联邦卡尔曼滤波算法实现GNSS与IMU数据最优融合和可容错处理。研究结果表明:本方案能够实现高精度可靠定位,与传统的GPS与IMU组合定位相比,其定位精度提高了40.2%,系统的容错能力得到进一步提高。     

基于GPS与惯性测量单元的列车组合定位系统

采用GPS接收机及惯性测量单元构成列车组合定位系统,系统包括传感器输入层、故障检测与隔离层、数据融合层和输出层4个部分。给出GPS接收机、惯性测量单元等定位传感器的位置解算方法;设计采用H∞鲁棒滤波方法的数据融合算法;采用小波变换方法进行组合系统故障检测,确定故障隔离及系统重构策略。对列车组合定位系统进行现场测试和仿真验证结果表明:在复杂的列车运行环境及干扰条件下,该系统能够实现高精度高可靠性的列车定位;定位误差较采用传统的Kalman滤波方法更为稳定;组合系统能够有效实现故障检测并根据故障隔离策略重构系统,保证定位输出的连续性,保障系统安全;具有较高的适应性和实际应用价值。     

法国现代有轨电车的线网布局

收集和整理大量法国多层级典型城市开行有轨电车系统城市的线网布局现状及规划,研究和总结多层级典型城市的规模、特点和人口出行需求,分析有轨电车系统的线网布局特点。研究表明：对于特大型城市（以巴黎为例）和大型城市（以里昂为例）,有轨电车线网布局常表现出非连续的环状与放射状,可作为城市地铁系统与常规公交的有效衔接与重要补充;对于中型与小型城市(以蒙彼利埃为例),有轨电车线网布局常呈现无环放射状或有环放射状,可代替地铁作为综合公共交通系统中的骨干运输方式;对于特色型城市(以波尔多为例),有轨电车可作为具有短距离特色的公共交通服务线路,与城市特色相呼应。总结出有轨电车系统在城市公共交通中的功能地位与常见的线网布局方案,可供国内各类型城市有轨电车规划建设借鉴。     

BRT智能系统技术在有轨电车中的应用

结合BRT智能调度系统中GPS车辆定位、GPRS无线通信的系统构成方案和RFID电子标签技术的应用,从技术、功能定位、应用方案等方面进行分析,探讨其在有轨电车中应用的可行性。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。     

基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测

在分析铁路客运量数据的时空复杂性特征的基础上,以铁路假日运输管理系统中春运期间的客运量数据为依据,采用BP神经网络的数据挖掘方法进行铁路客运量数据挖掘预测研究。通过BP神经网络的建模方法把客运量的空间属性、数据属性和时间属性有机地结合起来,将数据的建模含于网络的数值当中。网络在学习过程中系统误差始终保持持续稳定的下降趋势,没有产生局部振荡和陷入极小现象,整个学习过程中系统稳定性较好。各样本之间的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明所采取的数据处理方法的有效性和网络学习参数的合理性。根据BP神经网络得到的预测模型在仿真试验中的期望输出和实际输出之间吻合较好,预测的客运量和实际客运量数值非常接近。     

用三大理念构建高效城市轨道交通网络

在近几年的北京市轨道交通网络规划、线路设计等前期工作中,通过践行"人文、科技、绿色"三大理念,构建集约、高效的城市轨道交通网络,取得初步成效.采取构建第二环线、创新郊区线的衔接原则、引入快线系统、完善换乘条件、做好交通衔接等措施,优化线网功能,以乘客服务为本,提高服务水平.在指挥调度、车辆基地、综合通信、界面标识等方面...     

有轨电车综合指挥调度系统中列车运行的控制与监视

介绍国内有轨电车的发展现状,结合苏州有轨电车2号线综合指挥调度系统(tramway integrated dispatching system,TIDS)项目,对TIDS主要的系统功能进行简要说明,对有轨电车TIDS系统自动监控功能进行详细的功能模块划分,并围绕列车位置的监视与追踪,提出一种新的基于冗余策略的列车追踪方法和列车定位矫正算法,用于列车定位和显示。方案可在确保线路运行安全和运营安全的前提下,提升效率、提高稳定性,对后续有轨电车综合指挥调度系统方案建设具有一定的参考价值。     

现代有轨电车在组团式城市的功能定位及建设时序研究

近年来现代有轨电车在中国城市的应用愈受重视,而组团式发展是中国现代化城市的发展趋势,现代有轨电车在组团式城市的应用缺乏专门的研究。首先对现代有轨电车在组团式城市的功能定位及其影响因素进行识别,研究认为其在主城区对骨干或主体的公交系统起到加密和接驳作用,在非主城区的组团起到骨干公交系统的作用。在此基础上以现代有轨电车与城市总体规划相关布局的契合度、与大型综合交通枢纽和地铁的接驳关系、线路所在组团的近期建设力度、线路客流需求和线路的实施条件等5个因素作为决策指标,运用多目标理想点决策的方法,分析各线路与理想线路的贴近度并排序,得出建设时序。最后以中国某组团式发展的一线城市最新的有轨电车线网规划方案为案例对这一建设时序的分析方法进行验证。