基于规则引擎的综合网管告警管理系统的设计与实现

根据ITU-T X.733和X.734的建议以及传输网综合网管系统中告警功能需求,提出一种基于规则引擎的综合网管告警管理系统模型,并进行具体方案的设计与实现.深入研究与分析传输网管中告警,故障、业务、网络资源模型,总结出侍输网管系统的告警业务规则并采用开源规则引擎Drools实现基于规则的综合同管告警管理系统.     

基于频繁模式挖掘的接触网故障关联规则推荐模型

接触网作为电力机车的动力传输通道,保障其安全稳定运行至关重要.近年来,各铁路局相继建立了接触网故障数据库,从大量故障数据中寻找有用信息并指导运维.本文基于Apriori算法框架,将频繁模式挖掘技术应用到接触网故障数据的分析中;结合维修周期故障分类模型,将逐条记录的故障数据转换为适合挖掘的数据形式,并应用布尔映射矩阵通过单次扫描数据库实现挖掘算法;针对挖掘结果中可能出现的大量关联规则,提出用熵权法对关联规则常用的多个参数进行综合评价,进而得到了用量化指标对关联规则进行推荐的模型.     

行车安全监测数据关联规则的研究

主要研究如何利用数据挖掘技术进行报警的管理,详细叙述了报警序列数据的关联规则挖掘算法,并对沪宁线综合安全监控信息系统集成的车辆运行状态、地面安全监测系统报警数据进行了关联性分析.     

传输网综合网管系统中告警流程的设计与实现

根据ITU-T X.733和X.734的建议以及传输网综合网管系统中告警功能需求,提出一种告警流程模型,给出具体方案设计.该方案采用数据库高级队列机制实现告警通知,以确保通知的实时性.介绍流程中告警级别表设置、告警过滤器设置、相关性分析等的设计和实现.     

基于优化的MsEclat算法的铁路机车事故故障关联规则挖掘

为从铁路机车大数据中挖掘出与机车事故故障有关的关联规则,提出1种优化的MsEclat算法。先提出改进的Eclat算法——MsEclat算法,构建最小支持度索引表,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,依据垂直挖掘思想获得针对不同项目的频繁项集,解决Eclat算法无法在多最小支持度情况下挖掘关联规则的缺陷;进一步改进得到优化的MsEclat算法,在融合布尔矩阵、并行计算编程模型MapReduce基础上,设计频繁项集挖掘步骤,提高算法在大数据分析场景下的执行效率。通过算法对比,验证MsEclat算法及其优化算法在多最小支持度关联规则挖掘方面的计算效率优势。最后,以某铁路局的机车运转养护大数据为例,采用优化的MsEclat算法,挖掘机车事故故障的关联规则。结果表明:该算法在6个分布式节点的情况下耗时3.945 034 s,挖掘得到频繁项集156条,如运用故障高发的机车中,83.78%的概率会同时出现频次较多的行车安全装备问题等;形成相应关联规则后,可用于分析该局机车的事故故障发生情况及质量安全状态。     

城市轨道交通通信系统的集中告警

目前,城市轨道交通通信系统中各子系统均建有独立网络管理系统,不同子系统的网络管理存在不一致性.因此,设置一个集中告警系统有利于维护管理人员及时地获取设备的运行状态信息,并采取相应的措施.介绍了一种针对城市轨道交通通信系统的集中告警方案,并基于C++语言和ORACLE数据库来实现,可达到故障检测和快速定位,以及集中管理、集中监控、统一告警的目的.     

从大型数据库中分布式挖掘多层关联规则的算法

关联规则（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｒｕｌｅｓ）是数据挖掘的重要研究内容。随着ＯＬＡＰ与数据仓库技术的日益成熟，从巨量数据库中挖掘多层关联规则的问题越来越迫切且具有较高的实用价值。本文主要研究分布环境下挖掘多层关联规则的问题。提出了一种快速有效的ＤＭＭＬＡ算法，论述了它的原理及具体实现方法。实验结果表明，算法ＤＭＭＬＡ是有效的。     

小规模通信集中告警系统的快速开发和部署

根据小规模电信网络对集中告警系统的需求,确定了在一定业务规模前提下的综合集中告警系统的定位、功能以及总体结构。提出实现全专业、多厂商的集中告警管理系统的方案,对系统开发的技术要点和业务流程进行分析,并对实施后的效果进行了评估。     

基于Hadoop的Aprior算法改进及其在动车组运维的应用

论文着眼于解决大数据下的动车组关联规则挖掘问题，提出了一种基于Apriori算法改进的大数据关联规则挖掘算法T-MR-Apriori算法。该算法融合Hadoop技术，执行两遍MR分布式计算过程，完成整个关联规则挖掘流程，提高了海量数据下关联规则挖掘的效率和准确率。同时利用实际动车组运维数据进行验证，证明该算法在海量数据下具有良好的挖掘速度又能不降低挖掘性能。并且将该方法应用于动车组牵引电机运维数据挖掘，进行可视化展示。     

基于关联规则挖掘的铁路超限超重货物运输路径决策方法

路径决策问题是铁路超限超重货物运输组织的核心.以总成本最小为目标函数,构造超限超重货物运输路径决策模型;通过分界口、伪分界口将铁路超限超重货物运输路网划分成若干子网络,提出运输路径历史数据预处理方法;采用模糊分割的理念,设计路径数据泛化规则,创建路径频繁序列,挖掘超限超重货物运输路径模糊多层次关联规则;在此基础上,设计目标实例与历史案例的相似度计算方法,提出超限超重货物运输路径实例匹配决策算法,得到最优路径集合.实例表明:所提出的方法能高效合理地挖掘历史运输路径信息,制定路径决策方案,能够为铁路超限超重货物运输路径决策提供技术和数据支撑.     

主观贝叶斯方法在列车占用丢失报警原因分析中的应用

根据铁总公司要求,TDCS/CTC系统增加列车占用丢失报警功能,为保证列车运行安全、提高列车运行效率,在发生列车占用丢失报警时,需要及时且准确地判定报警原因.主观贝叶斯方法是一种概率推理方法,能从不完全、不精确或不确定的知识和信息中做出推理.列车占用丢失报警原因分析具有现象与原因的不确定性.本文将主观贝叶斯方法引入列车占用丢失报警原因分析中.最后利用大量算例进行验证,验证结果表明了该方法的合理性和实用性.     

人脸识别系统在铁路车站安检区域应用的研究

本文对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行了分析和研究.针对火车站存在人流密度大、治安难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为特殊的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统解决方案,并在京沪高速铁路试点.该系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别率的同时降低误识率和漏识率.     

天津地铁2号线车辆火灾报警系统

分析了地铁车辆火灾发生原因及特点,详细介绍了天津地铁2号线车辆火灾报警系统的构成及功能。通过采用一系列措施,防止地铁车辆火灾报警系统误报现象,不仅提高了地铁车辆火灾报警系统的可靠性,还保证了地铁列车的安全运营。     

列车占用丢失报警方案的设计

根据原铁道部印发的《TDCS/CTC系统列车占用丢失报警功能技术要求》,列车占用丢失报警信息已列为调度员行车指挥过程中重要的参考信息之一,对运输指挥起到指导作用.本文主要对列车占用丢失报警功能进行方案设计,分析报警信息流向及报警确认过程,为进一步软件开发打下基础.     

解读铁道行业标准《旅客列车卫生及监测技术规定》

TB/T1932—2001《旅客列车卫生及监测技术规定》制定于2001年,根据铁路客车的发展,对该标准进行了修订,形成新标准TB/T1932—2009《旅客列车卫生及监测技术规定》。介绍标准的修订背景、对标准的主要变化和实施关键要点予以说明,以便于该标准的贯彻、实施。     

新一代调度集中系统日志告警模块程序设计

新一代调度集中（FZy-CTC）系统具备明确显示和详细记录各种告警的功能,该功能的实现需要告警日志模块来完成,本文提出一个可行的新一代调度集中系统日志告警模块设计方案。     

PIS设备管理系统设计与实现

本文对PIS设备管理系统的功能需求进行分析,并对软件功能、系统架构进行了设计。通过设备信息采集程序采用设备状态数据,Web容器加工分析设备状态数据,告警信息监听器监听告警并推送到Web管理终端和声光报警器,实现了设备状态参数的可靠采集和设备告警及时推送。