四川南向通道改造及建设的方案研究

研究目的：通过分析西南路网现状和存在问题，对四川出川通道进行规划展望，提出四川南向通道建设的必要性和迫切性，进一步探讨建设川南通道的方案和通道引入相关枢纽及地区的改扩建方案。 研究方法：采用系统工程方法，从西南片区铁路路网的特点分析，逐一分析出川通道的规划和发展；采用技术经济比较法对南向通道方案进行比较论证。 研究结果：在西南片区形成沟通广东广西地区的一条新路网，有利于西南路网布局及发展；带动相关地区社会经济发展；为相关枢纽总图布置特别是成都枢纽客运站布局提供合理的发展前景。 研究结论：四川南向通道宜采用沿成昆通道至峨眉，修建峨眉经宜宾、叙永至贵阳的双线大能力通道，经黔桂铁路至柳州，分别经湘桂线南下广西地区，经柳肇线可达广州及东南沿海地区；成都枢纽成都南站可作为川南通道客车的始发终到站；贵阳枢纽结合川南通道引入需新建枢纽内第二客运站。     

电信计费模型的设计

依据电信计费系统存在的问题,本文详细描述了电信计费模型的设计方法和各个模块的设计内容。     

复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。     

铁路行车事故分析中的语音压缩方法

在铁路运输中，安全行车是第一位的。一旦出现行事事故，对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息，但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术，则理论和实现都很复杂，并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行，还有提高信噪比的功能。     

BITBUS结构及其在电气化复线渡线开关监控系统中的应用

本文提出在电气化铁路远动系统中采用高性能，低价格，灵活易用的通讯网络ＢＩＴＢＵＳ构成分层的分布式网络系统，用网络结构代替常规的双机加切换器的结构。既简化了系统结构了又成功地解决了系统资源的共与分配，并为系统以后可能的扩展与联网打下了基础。运用软件工程学的有关技术和方法开发系统软件，使系统结构清晰，易于维护和扩充，本文针对电气化复线渡线开关监控系统的特点，给出了该系统采用的软，硬件方案及其实现过程。     

WTB初运行的模拟研究

鉴于初运行所具有的特性及其在列车通信网络中的重要作用,基于初运行原理,提出初运行流程图,并将其分为命名主设备、寻找未命名节点、命名结束和构形分配四个阶段,深入分析了整个初运行过程。以此为基础,利用Java语言,编制出包括加载图片、按钮、线程管理、绘图和初运行五大模块的初运行过程模拟程序,使之能够对初运行的全过程进行步进式地显示,最后给出了软件模拟的部分结果。实现软件模拟初运行过程。     

提高铁路站场环形配电网络安全性的措施

鉴于目前铁路站场广为采用的环形配电网络存在着安全隐患,本文结合运营实践情况对此提出了一些改进措施。     

网络数据融合技术在MITS中的应用研究

探讨了基于传感器网络的数据融合技术在海事智能交通系统(MITS)中的应用问题,为该领域的进一步研究提供一些有价值的思路和见解。基于目前研究遇到的困境,提出将MITS抽象成一个无线传感器网络(WSN),从而可在WSN环境下引入数据融合技术来研究海事智能交通系统中的各种信息处理问题,如船舶的定位与导航以及避碰等;紧接着,总结了现有定位、导航、避碰和船舶安全管理技术研究的现状并分析了存在的主要问题;针对基于GPS的MITS存在的种种弊端,结合各国卫星定位导航系统的建设现状,提出利用MITS内其它元素的信息和多源信息融合技术来实现船舶的相对定位和导航这一新思路;最后,从网络数据融合技术角度出发,具体指出了MITS网络融合系统构建时所必须考虑的一些基本问题,并给出该融合系统的一般性框架。     

基于IP网络的分布式铁路信息系统技术研究

提出了基于IP网络的铁路网络信息系统构架和关键部分技术解决方案。该系统基于分布式的构架模式，可以提供较高的系统可靠性。嵌入式计算机分布于各个车站，用于管理车站的系统设备（显示器、广播设备等）。     

Estimation of origin‐destination matrices for a multimodal public transit network

This paper presents a procedure for the estimation of origin‐destination (O‐D) matrices for a multimodal public transit network. The system consists of a number of favored public transit modes that are obtained from a modal split process in a traditional four‐step transportation model. The demand of each favored mode is assigned to the multimodal network, which is comprised of a set of connected links of different public transit modes. An entropy maximization procedure is proposed to simultaneously estimate the O‐D demand matrices of all favored modes, which are consistent with target data sets such as the boarding counts and line segment flows that are observed directly in the network. A case study of the Hong Kong multimodal transit network is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.