基于正态云模型和模糊层次分析法的列车通信网络性能评估方法

为保证高速列车安全、可靠运行,研究了列车通信网络性能评估方法;综合考虑列车通信网络的实时性、可靠性和服务质量,建立了合理的列车通信网络性能评价指标体系,采用模糊层次分析法确定列车通信网络性能评估指标的权重;考虑列车通信网络评估过程中具有不确定性,构建了基于正态云模型和模糊熵的二维评估模型;建立了基于交换式以太网的大容量和高可靠性列车通信网络仿真平台,获取各指标样本数据,运用二维评估模型计算各指标的隶属度,依据模糊理论最大隶属度法则确定列车通信网络性能等级。研究结果表明:在列车通信网络状态良好时,60%评估样本的网络性能等级为Ⅰ、Ⅱ级,在网络丢包率和误码率较大时,40%评估样本的评估等级为Ⅲ、Ⅳ级,表明二维评估模型能够有效地反映列车通信网络状态;与仅运用模糊综合评价法相比较,两者的评估结果基本一致,反映了二维评估模型的准确性;模糊综合评价法不能消除评估过程中不确定性因素的影响,从而导致评估结果缺乏精确度,因此,提出的方法更适合于列车通信网络性能评估。      

基于云模型和组合赋权法的列车通信网络性能评估

针对列车通信网络性能评估缺少量化评估的问题,提出了基于云模型和组合赋权法的列车通信网络评估方法。首先,建立列车通信网络性能评价体系和Opnet仿真平台,采用组合赋权法确定综合权重;然后,采用云模型生成评价云,根据综合权重和逆向云算法得到综合云;最后,将列车通信网络性能综合云与评价云进行相似性度量,实现列车通信网络性能的评价。通过算例分析表明,该方法能够客观有效地评估列车通信网络性能,为列车通信网络的性能评估提供了理论参考。