一种新的网络拓扑发现解决方案

通过研究网络拓扑发现算法,描述了多址路由器和匿名路由器多拓扑发现造成的影响.改进了路由器别名判定法和匿名路由器处理方法,提出邻居-子网综合法和最大匿名综合法.改进后的算法能准确的发现真实网络拓扑,通过实验表明,该算法能够有效地克服多址路由器和匿名路由器对拓扑发现造成的影响,提高拓扑发现效率与准确性.     

基于SNMP的铁路信号监督系统网络拓扑发现方法

为了保障铁路信号集中监测系统运行的可靠性，设计一种基于SNMP、ICMP和端口扫描的网络拓扑关系发现方法，自动生成CSM网络设备拓扑图。通过C#语言编程实现并展示了应用该方法生成的网络拓扑图效果。通过本方法，能够快速、准确、全面地发现活动节点物理连接关系，有利于维护人员远程实时监测网络设备运行状态，便于设备故障的定位、分析与维护。     

一种基于堆栈遍历的联锁表自动生成算法

介绍一种基于网络拓扑的堆栈遍历算法实现联锁表的自动生成。使用拓扑算法,把整个信号平面图转化为网络拓扑图,在基于堆栈的遍历方式,遍历整个拓扑图,最终生成基本联锁表。     

城市轨道交通列车网络系统拓扑结构研究

介绍了城市轨道交通列车网络的几种典型拓扑结构,分析其在现场应用中存在的问题,提出了一种改进"T"型网络拓扑结构,针对改进型网络拓扑结构存在的问题进行了相关分析,并给出了解决方案。     

列车车辆级以太网拓扑可靠性分析研究

以太网广泛应用于列车网络控制系统,列车单元内车辆级网络结构多样,如何选择合理的拓扑成为了需要解决的重要工程实现问题.文中从列车以太网的拓扑结构特点出发,分析了线形拓扑、环形拓扑、双归属拓扑等8种车辆级拓扑结构,针对各类拓扑的特点进行了可靠性分级,计算了各类车辆级网络拓扑设计的通信可靠性.列车网络控制系统应结合不同的场景...     

一种错误的FH98调度系统数字环保护方式剖析

FH98数字调度系统的数字共线和拓扑保护是系统的二大特点，但在系统的网络拓扑保护上，组网方式需要认真考虑，确保数字环的保护切实有效。图1中的组网拓扑结构就是一种错误的保护方式，在数字环出现问题时不能起到有效的保护作用。     

基于抛弃结点法实现铁路客货运最短路径计算

使用普通网络拓扑结构的迪杰斯特拉算法在计算铁路客运、货运最短路径时,由于结点多而浪费内存空间,增大运行时间,降低运行效率。针对这一现象,提出一种抛弃结点法的存储方式,把出入度等于2的结点抛弃掉,更新网络拓扑图。结果表明,该算法在实现铁路客运、货运最短路径时,极大地缩短了算法运行时间,提高了运行效率。     

大型铁路客运站旅客导向标识布点优化研究

铁路车站导向标识为旅客提供导向和信息服务,是旅客站内路线判断和空间位置顺畅转换的主要依据,科学合理地选择导向标识布点能够更好地辅助旅客自主获取引导信息,提供清晰、准确和高效的导向服务。根据客流流线将车站空间结构抽象为网络拓扑图,以客流导向需求为约束、最大化区域诱导信息量为目标构建导向标识布点的优化模型,根据解的空间特性设计模拟退火算法并利用Matlab实现。实例验证表明,利用该模型和算法求解导向标识布点决策实际问题,验证模型有效性和求解算法的良好性能。     

基于图矩阵的仿生寻迹算法研究与应用

为解决牵引供电实时监控中的“带电/停电/接地”状态识别和快速计算问题,模拟智能生物的行为特点,提出仿生寻迹算法.该算法基于网络拓扑的图矩阵,推导出拓扑连通的数学模型.在算法实现上,采用标记和追踪技巧,得到快速计算的有关公式.以实际牵引供电系统为例进行数值实验.通过定义计算量因子,比较和分析仿生寻迹算法和幂法的计算量因子和效率.结果表明:仿生寻迹算法比幂法收敛快,计算速度提高约50%.该算法已作为牵引供电运行状态在线监测系统的核心模块投入工程应用.     

基于模拟退火算法的电气化铁路横向连接辅助设计软件

介绍了基于模拟退火算法的电气化铁路横向连接辅助设计软件的开发。采用ObjectARX技术在AutoCAD平台上实现了横向连接的布置求解,结果表明该算法能够很好的解决横向连接的优化设置问题。     

基于流量矩阵估计的路由推断算法

路由信息对网络而言非常重要。现有的路由推断技术很难适用于任意网络。本文提出了一种路由推断算法,在已知网络的拓扑结构和链路流量的情况下,先通过期望最大化算法对一个包含了多种路由可能性的流量矩阵进行估计,然后根据对应的可能需求的估计值的差异来推断实际路由。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量;通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性;引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。     

基于用户个性的微博网络传播模型研究

微博的转发过程易受各种因素影响,构建合理、完善的传播模型准确描述信息的传播过程,对网络舆论的预测和引导具有重要的支撑作用.本文从信息传播规则和网络拓扑结构2个角度建立信息传播模型,并将用户个性作为影响因素纳入到模型当中,在实际微博拓扑子网中模拟信息的转发过程.仿真结果表明用户个性对信息扩散的影响作用明显,信息吸引力临界值在不同类型个体居多的网络中会发生变化,并且不同个性用户对信息扩散的影响作用是不同的,自主型个体对信息扩散具有很强的推动力,中立型个体次之,无主见型个体最差.     

基于监测树的高速铁路光传送网络故障定位研究

高速铁路光传送网络承载了列车控制等安全级别较高的业务,其正常运营是铁路安全行车的基础。为保证网络的安全可靠性,在网络链路出现故障时,必须快速准确地定位故障链路。利用监测树M-tree方案,通过将网络拓扑转化为树形结构,并在指定节点设置监测器实现故障链路定位。为实现M-tree的构造,提出基于度与距离的监测器分配算法DDMA,算法选择节点度最大且相互距离最远的两个节点作为监测信号的转发节点以扩展M-tree。仿真数据表明,利用DDMA设计的M-tree方案所需监测代价不超过理论最小监测代价的7%。相对于现有的监测迹M-trail方案,DDMA算法最大可以节省30%左右的监测代价。利用DDMA为高速铁路骨干层光传输网络设计M-tree监测方案,实际监测代价不超过理论最小值15%。DDMA算法复杂度较低,当网络中含有100条链路时,算法运行时间不超过0.2 s。     

基于OPNET的ARCNET列车通信网络的建模与仿真

ARCNET网络的建模与仿真不仅能对ARCNET网络性能进行评估,而且能优化ARCNET 网络设计.在深入理解ARCNET协议的基础上,利用OPNET网络仿真软件建立ARCNET列车通信网络的网络拓扑结构模型、节点的应用层进程模型和链路层进程模型.利用该模型,对ARCNET列车通信网络进行实时性和吞吐量的仿真.通过仿真得出要保证系统正常运行的最大误码率和影响端到端延时的主要因素.     

基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。     

基于OTN交换技术的铁路光传输网络效率分析

铁路现有的光传输网络中有大量的DWDM设备,这些设备在未来面对流量大幅度增长时需要进行升级。OTN交换技术通过将目的地不同的信号汇聚在同一条光通路中进行传输以提升网络效率,解决了流量大幅度增长引起的带宽扩展问题。在混合线路速率传输和专用1+1保护的铁路光传输网络中,从频谱、成本和能量效率方面分析了在WDM层中引入OTN交换的优势。结合铁路网络中的实际拓扑,RWA算法模拟仿真的结果显示,通过在核心节点中安装OTN交换并进行流量梳理,网络资源的利用率得到显著提高。相较于传统场景,频谱效率最大可以提高602%,而成本和能量效率,最大分别可以提高607%和817%。     

基于机器学习的地铁盾构隧道长期沉降预测

采用机器学习方法,建立一个基于先期区域地质信息及隧道沉降学习资料的盾构隧道长期沉降预测模型, 并以南京地铁 2 号线盾构隧道为例进行算例分析。结果表明：该沉降预测模型能够筛选主要影响因素,并且能够 寻找最佳监督学习算法和最优参数;在不同监督学习算法中,核支持向量机算法与人工神经网络算法都能使模型 达到较高的精度,然而对其参数的依赖性很高,需要细致的调参才能提高预测精度;以人工神经网络算法作为监 督学习算法,经调参后,沉降预测模型的最终预测准确度可达 0.86,10 倍交叉验证平均准确度为 0.82。