基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

铁路货场视频监控系统的研制

为加强铁路货场的安全管理,保障货物及货运设施的安全,沈阳铁路局研制了铁路货场视频监控系统,分析了该系统的总体结构、采用技术、系统功能及所具有的实用性、稳定性、可靠性和可护展性等特点,并介绍了沈阳铁路局的试点应用情况。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

视频双微分补偿电路的仿真研究

交通管理监视器的视频电路，受通频带限制导致图像轮廓模糊、清晰度下降，通常需要采用双微分视频补偿．以一种具体的双微分视频补偿电路为例，分析了两次微分的补偿过程，用电路理论对元件的取值进行了研究，并采用功能强大的Electronics Workbench软件进行了仿真实验论证．     

铁路多功能安全视讯系统

从既有现状可以看出，现有的铁路视频监控、视频会议及远程教育系统，无法满足安全生产监控的各项需求，系统较为分散、覆盖面小，功能不足且无法实现资源共享，需要进一步建设和完善。随着视频技术、网络技术飞速发展以及通信网的不断完善，在技术上建设一个统一的、安全的生产监控平台已成为可能，不仅建设成本较低，节省投资，而且统一的管理和维护平台，也可保证平台稳定性，易于资源共享。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

铁路信号集中监测便携测试终端实现方案

信号集中监测便携测试终端主要用于解决信号集中监测系统监测点不够多,不足以准确定位故障的问题,完成信号设备的多路模拟量和开关量测试、在线查看设备图纸和远程辅助决策等功能.     

朔黄铁路隧道防灾监控及应急通信系统的应用

为保证铁路安全运输,有必要进行沿线隧道特别是长大隧道的防灾监控及应急通信系统的建设。以朔黄铁路长梁山隧道为例,介绍隧道防灾监控及应急通信系统的结构、组成及应用。     

肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化

针对采用机车肩回交路的重载铁路线路,将其列车运行图中的列车运行线转化为节点,机车周转线转化为边,运用机车转化为流,从而将机车周转图的优化问题转化为网络流问题.在此基础上,以运用机车数最少、单机走行数最少、附挂机车数最少、机车在站停留时间最短和机车工作均衡性最好为优化目标,以网络流问题中的节点流量守恒和节点流量要满足节点需求为约束条件,建立肩回交路条件下的多机牵引机车周转图多目标优化模型.按照优化目标函数的优先级,采用分层序列法对模型求解,并利用C#语言编写程序,通过调用ILOG CPLEX优化软件实现了该算法.算例表明,采用所给模型和据此编制的机车周转图优化程序,可以快速优化肩回交路条件下的多机牵引机车周转图.