基于风险网络的轨道交通车辆风险评价

针对轨道交通车辆系统的风险网络和关键部件风险评价开展研究，以系统部件和部件连接关系作为节点和边，建立了风险网络模型，分析了节点固有风险的影响因素和计算方法.根据节点之间故障传播概率得到边的作用强度和路径风险.对节点固有风险和路径风险进行分析，得到节点综合风险，并通过幂法对节点综合风险进行求解，从而识别部件对系统的影响程度.以转向架系统为例进行综合风险计算，结果表明：部件固有风险大小不能完全决定综合风险大小，还与部件连接关系和作用强度相关；与实际经验得出的关键部件综合风险排序对比，利用本文方法得到的关键部件排序一致性与其他方法相比有明显提升.     

改进层次分析法在铁路应急预案评价中的应用研究

根据铁路应急预案的特点,建立了铁路应急预案综合评价指标体系。该指标体系具有层次结构复杂、指标分布不均衡的特性。本文对这些特性进行分析,研究其给传统层次分析法带来的影响及误差。据此,对传统层次分析法的构建指标层次结构方面进行改进,并引用G1法计算指标权重值,从而达到减少不利影响及误差的目的。最后以青藏铁路某专业应急预案为例,对该方法的合理性和可靠性进行验证,并指出该方法在其他领域的适用范围。     

基于跨部门信息的道路交通安全设施效果评价方法研究

在对各类道路安全设施进行详细分析的基础上,比较全面、系统地构建了道路安全设施系统效果评价指标体系,并对各指标的含义及计算方法进行了研究.考虑到道路交通安全设施效果难以直接表征的特点,基于交通安全设施评价值,综合考虑评价路段的事故数和交通违法数,得出道路交通安全设施效果综合评价值.最后,根据综合评价信的效果显著程度确定道...     

铁路智能运输系统结构设计方法

铁路智能运输系统(RITS)结构设计的实质就是确定RITS由逻辑框架到物理框架的映射关系。RITS是由若干要素组成的,选择RITS结构设计的要素,其中具有逻辑属性的要素是功能,具有物理属性的要素是子系统。收集来自体系框架中专家的知识经验,确定子系统和功能的对应关系。建立功能要素集合与子系统要素集合之间的关联矩阵、关联强度矩阵及其可达矩阵,从而确定系统的结构。RITS结构设计实例选取11个子系统和21个功能域作为设计要素,通过RITS结构设计方法以及模糊聚类方法对物理子系统进行重新划分,得到合理的物理子系统划分结果。     

铁路智能运输系统体系框架结构化方法应用研究

结合“铁路智能运输系统体系框架研究”项目，重点对体系框架的研究方法进行研究。概述结构化方法的基本原理，介绍结构化分析SA与结构化设计SD在构建RITS体系框架中的应用，以及下一步的研究重点。     

基于ANFIS的高速列车制动控制仿真研究

将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充分地发挥了各自的优势,简化了仿真过程。仿真结果表明了该方法的有效性与正确性。     

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。     

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为了保障青藏铁路一流的高原铁路安全运营，提出了建设青藏铁路综合监控中心系统。本文从系统的建设目标、体系结构、系统功能、软件架构、空间数据库和物理结构等几方面进行了阐述，并通过现场实际应用效果和应用界面体现了本系统的先进性和实用性。     

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铁路智能运输系统(RITS)设计与优化的目的就是对系统功能的合理配置、业务流程的优化布局以及系统资源的优化匹配，从而达到系统的整体协调和全局优化。为铁路业务信息系统的整合提供理论和方法的指导． 目前关于RITs系统设计与优化还没有比较成熟、实用、系统的理论和方法．本文结合铁路跨越式发展的实际需要，采用定性与定量的综合集成方法，对铁路智能运输系统的设计与优化理论进行了研究．通过实例证明提供系统化的设计和优化理论和方法不仅能使铁路智能运输系统在总体性能上达到最优，同时也降低了系统开发的难度和运行成本，提高了系统效率．     

改进的故障模式及影响分析在城市轨道交通运营安全评价中的应用

在对城市轨道交通系统进行详细研究的基础上,构建了城市轨道交通运营安全评价指标体系,提出FMEA(故障模式及影响分析)的改进方法.经采用模糊综合评判和序关系分析法改进后的FMEA,克服了传统方法的局限性,并解决了传统方法仅采用简单计算综合评价总值来确定风险等级而造成不够精确的问题.结合实例验证了该方法的合理性和实用性.