铁路单位采购业务相关数据安全治理探讨

铁路企事业单位（简称：铁路单位）与采购业务相关的数据具有体量大、类型杂、价值高等特点，亟需针对此类数据开展安全治理。文章阐述了采购业务相关数据安全治理的必要性，并针对组织建设、现状摸底、数据分类分级、风险评估、体系建设、员工培训6个方面展开深入探讨，为铁路单位提升采购业务保密工作的能力和效率、杜绝信息泄密事件提供参考。     

公交惯常出行与随机出行的时空分布差异

差异化和精细化的公交服务要求城市管理者和公交运营者加深对公交出行变异性的认识。本文将公交惯常出行定义为乘客个体多次在同一时段或空间乘坐公交的行为，随机出行的定义与之相反。利用厦门市30天连续的常规公交数据，使用DBSCAN算法对出行天数在10天以上的高频乘客进行划分，用核心点来表征惯常出行，用非核心点来表征随机出行。结果表明有78.70%的出行在时间上具有稳定性，有72.32%的出行在空间上具有稳定性。研究结论凸显了公交高频乘客也具有随机出行，且随机出行的统计特征和时空分布与惯常出行有较大差异。研究结论可以应用于个体时空模式挖掘、乘客人群划分、定制公交线路制定、公交差异化服务设置等方面。     

基于有限混合零截尾事故预测模型的事故多发段判别方法

为了准确判别事故多发段,有针对性地提出安全应对措施以提升道路交通的安全水平,针对零值缺失交通事故数据并考虑其异质性特点,在单零截尾负二项(ZTNB)模型的基础上建立有限混合零截尾事故预测模型(FMZTNB)。应用R软件对单零截尾负二项模型中的参数进行估计,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对FMZTNB预测模型参数进行求解,并采用Gelman-Rubin收敛统计量对抽样结果进行检查。选择事故风险水平分别为低、中和高的9个路段,分别用2种模型对交通事故次数进行预测。综合观测到的事故次数和相应的事故预测模型结果,采用经验贝叶斯方法对事故相对多发段进行判别。最后采用事故次数一致性检验、判别点段一致性检验和排序一致性检验3种检验方式对判别结果对比分析。结果表明:基于事故率的事故相对多发段判别方法存在较大的不一致性,基于零截尾负二项预测模型的路段事故相对多发判别结果明显优于基于传统负二项预测模型的结果。整体上,基于有限混合零截尾事故预测模型的事故相对多发路段的判别结果高于基于单零截尾负二项分布模型的判别结果。     

船岸一体AUTONET新样机的研制

船岸一体大数据池是新时代的需求，市场上已开发不少采用欧美通信制式的试验系统，但至今未批量应用，主要有4个原因：1）卫星通信传输带宽流量太大，卫星资源远不够用；2）由于卫星成本是天文数字，经济上不可行；3）船岸一体大数据需要视频图像数据传输，流量成本巨大；4）船岸一体大数据需要高性能传输高速大容量，数据响应要达到毫秒级，以有效实现无人驾驶及智能控制，而旧通信制式系统性能远达不到要求。文章对招商局邮轮制造有限公司创新研制的广播同步及数字孪生制式的船岸一体AUTONET新样机进行介绍。船岸一体AUTONET新样机采用“单船30个摄像头+音视黑匣子+雷达+电子海图+一万个实时数据传输”的配置，数据响应为毫秒级，单平台容量达到1.3亿，样机所需卫星带宽小于256 kb，相较于通信制式的样机减少数百倍。船岸一体AUTONET新样机能够实现新时代的船岸一体大数据、无人驾驶及智能监控管理的需求，性能达到国际先进水平。     

一种基于CANoe实现诊断快照数据测试的方法

诊断贯穿了汽车从开发到售后的整个环节。CANoe相关软件可以满足ECU在开发过程中不同阶段对诊断测试的要求。诊断技术是基于车载总线网络的一项重要应用,既可以实时监测车辆的运行状态,也可协助售后维修人员快速地定位故障原因,提高其维修效率。本文介绍一种基于CANoe、CANdela Studio软件、诊断协议、诊断描述文件等实现车辆ECU诊断快照数据读取的方法。     

基于数据拟合的铁路车站旅客最高聚集人数计算研究

铁路车站旅客最高聚集人数是设计铁路客运站站房规模的主要依据之一。文章以成都东站为例，通过提取售/取票设备数据，统计旅客提前到站时间，采用对数正态、复合负指数、威布尔3种分布形式对旅客到站规律进行拟合分析，构建铁路车站最高聚集人数检算模型。试验结果表明，对数正态分布对铁路旅客提前到站规律拟合效果优于其他2种分布，基于最优拟合分布的计算结果更为精确，有利于精准掌握车站最高聚集人数。