基于数据场聚类的拉林铁路隧道施工风险评估

为了明确高寒地区复杂的施工环境以及恶劣的气候条件对拉林铁路隧道施工带来的风险所属等级,提出一种基于数据场聚类的隧道施工风险评估模型。针对拉林铁路隧道工程的施工特点,分析隧道施工主要的施工风险与固有风险,构建符合拉林铁路地质特征的隧道施工风险评价指标体系。使用模糊评语集对风险指标进行风险概率和风险损失描述,对描述结果进行定量转化后,用基于数据场的高斯混合模型聚类确定各风险因素等级。运用该模型对位于拉林铁路的巴玉隧道施工风险进行评价,并与传统的K-means聚类结果进行比较,证明高斯混合模型的评价结果更加精准。     

基于聚类算法的上海轨道交通站点高峰特征分析

为进一步提高客流预测精度,客观描述早晚高峰客流分布形态,通过多次聚类对上海轨道交通运营数据进行峰值挖掘。利用DPEAK密度最大值算法进行数据中心化清洗;基于DBSCAN算法进行密度预聚类,初步判定特征类数;在此基础上,采用启发式K-Means算法对各密度类中心簇及边缘进行刻画;分类统计数据特征,通过组合分布函数对轨道交通高峰特征进行描述。经分析,该方法能够有效降低拟合误差,得出的组合分布函数可为上海市轨道交通线路早晚高峰客流预测提供参考。     

基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统的研究

为快速准确地识别铁路时间同步网所受到的恶意攻击,设计一种基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统。该系统首先采用无监督学习算法K-Means对部分数据进行训练,形成最优聚类模型,并通过该模型实现对异常流量的检测。将已标记的时间同步网数据输入系统,测试系统对异常流量的检测准确率及速度是否满足铁路时间同步网的要求。对系统识别出的异常流量特征进行分析,找出相关性较高的典型特征类型,并结合铁路时间同步网结构,针对该类型特征提出初步的攻击防御建议。研究结果表明:基于大数据的异常流量检测系统聚类时间70.434 682 s及准确率98.36%均满足大数据网络环境下铁路时间同步网的要求;基于时间和主机的网络流量统计特征可以为提升铁路时间同步网的安全性提供参考。     

基于大数据的未到达货票清算预测平台研究

为解决未到达货票承运制清算的预测问题,研究了基于k近邻(k-NN, k-Nearest Neighbor)算法模型的预测算法,应用Hadoop技术,构建了基于大数据的未到达货票清算预测平台。实践表明,该平台可使业务部门及时掌握全路货运营运情况,同时明晰货运承运企业间的经营业绩,是铁路货物运输承运制清算系统的重要组成部分。     

基于MapReduce的时序数据离群点挖掘算法

针对海量数据中离群点的挖掘,将网格聚类和MapReduce编程模型相结合,排除不可能包含离群点的网格,再用LOF算法对剩余网格中的数据进行离群点检测。为了提高网格聚类的检测精度,本文提出了一种基于聚类半径的改进算法。实验表明了该算法的有效性,同时分析了在节点数不同的情况下,网格聚类所用时间,证明了基于MapReduce的网格聚类适合处理海量时序数据。     

基于网格的铁路轨道状态大数据可视化模型

为全面直观地把握轨道健康状态,基于网格化管理思想,提出一种基于网格的铁路轨道状态大数据可视化模型。将铁路线路划分为连续的等长的轨道网格,采用多维尺度分析算法和混合层次K均值聚类算法,对轨道网格健康状态分布进行可视化展现,直观反映各轨道网格健康状态特征的相似性或差异性。选取兰新线1 447个轨道网格的状态数据,验证了模型的有效性。     

基于聚类分析算法的铁路通信设备厂商信息智能分类

针对铁路通信大数据平台中设备厂商信息不规范的问题,提出一种采用聚类分析算法对厂商信息智能分类的方法,介绍聚类分析算法、相似度计算方法和聚类性能度量等理论,通过分词处理、构建词袋模型、权值转换等数据预处理技术,将文本转换为适合分类的权值向量,采用K-均值聚类、层次聚类算法分别对部分样本进行聚类分析,比较测试结果,最终选择层次聚类算法对所有样本进行聚类分析。该算法可以将不规范的厂商信息进行合理的分类,从而为形成厂商信息字典提供数据支持。     

数据挖掘及其在铁路电子商务中的应用

基手数据挖掘的基础上, 阐述了铁路货票系统及客票系统与电子商务之间的关系,论述了数据挖掘在铁路电子商务中的客票信息系统和货票信息系统中的应用模型。通过此模型对客流、货流进行分析、预测,从而合理地组织分配运力资源。     

货票信息综合应用系统前台开发研究与应用

概述了铁路货票信息综合应用系统的前台功能结构,描述了基于VB、BO对货票原始数据库和数据仓库的查询,着重论述了系统开发过程中的一些方法.     

铁路货票信息综合应用的研究

通过分析铁路货票信息综合应用的需求,研究系统的相关数据及信息流程,进行系统的运行环境与功能设计,并阐述系统实现中的技术关键,描述系统的应用情况.     

我国列车通信网络的发展与应用

简述与列车通信网络有关的一些计算机局域网的基本概念和现场总线的情况，重点叙述列车通信网络在我国的发展与应用情况，提出作的一些看法。     

德国与我国机车车辆用螺栓技术的对比分析

介绍DIN25201《铁路车辆及其部件的设计准则螺栓连接》对紧固件的风险等级分级、设计、防松和安装等要求,并与我国目前铁路用螺栓紧固件实际应用情况进行对比分析,列举我国机车车辆用螺栓在应用上的一些成绩和存在的差距,推广先进的紧固件应用理念。     

铁路轨枕现状及发展

研究目的:本文对轨枕的主要功能和分类方法加以论述,同时简述我国铁路轨枕的发展过程及存在的问题。研究方法:通过搜集资料了解我国铁路轨枕及城市轨道交通轨枕的发展历程;总结轨枕分类方法;介绍木枕、混凝土枕及城轨交通用特殊轨枕的主要特点,并调查研究了各类轨枕在设计、制造、使用、养护维修中存在的问题。研究结果:提供了先进国家适用于高速铁路轨枕的发展动态,以及我国已运营4年的秦沈客运专线用轨道板和正处于设计招标阶段的京津城际轨道交通用轨道板等信息。研究结论:我国铁路轨枕及城市轨道交通轨枕的发展应遵循:增加混凝土枕类型以满足不同铺设条件的需要;提高混凝土枕的使用寿命,并开发研制轨枕新品种,适应我国铁路高速、重载以及城市轨道交通迅猛发展的需求。     

盾构工程在岩溶发育区的综合技术与实践

论述在岩溶发育区盾构施工需考虑突水、地表塌陷、岩溶顶板塌陷、盾构机体下垂等风险。在运营期间,车辆振动可能引发地表塌陷、管片下方溶土洞坍塌,导致车辆运行存在风险。广州地铁在岩溶发育区的多条线路采用盾构施工,大多于2010年底投入运营。结合岩溶发育区盾构工程实践,总结、思考广州地铁在勘察—设计—施工建设全过程的综合处理技术。     

基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析

将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中.由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解 (EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号.为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分.通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱.通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布.最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析.HHT 方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径.     

提高铁道基础结构的可靠性 确保铁路运输安全

本文对 1999年得到欧盟批准、并由欧盟提供所需资金之半数的课题项目 :“适用于铁道基础结构之作业和后勤保障的方法”的背景做了简要介绍。从安全和可靠性、以可靠性为中心的维修及其实际应用、铁道的基础结构及风险等方面 ,论述了提高铁道基础结构机械装置的可靠性对确保铁路运输安全的重要意义。     

基于模糊综合评价理论,实现减速顶制造、维修质量的有效评估

结合减速顶的生产、维修实际,分析基于模糊综合评价理论进行减速顶的制造、维修质量评估的必要性,同时建立模糊评价的数学模型,并对实例进行模型设计和计算,为减速顶生产、运用、维修质量评估提供一条新思路。     

细水雾自动灭火系统及其在地铁的应用

对细水雾灭火系统的定义、分类,灭火机理以及在地铁的应用情况进行了简要介绍。     

ATS子系统单播泛洪引发网络风暴仿真及网络优化

列车自动监控(ATS)子系统网络的稳定和优化,关乎整个信号系统的稳定和安全。以真实线路硬件和组网方式为基础,模拟仿真了网络中的单播泛洪网络风暴,收集了第一手的数据资料,并对数据通信系统(DCS)网络结构优化做了进一步的分析。     

铁路地理信息系统研究

铁路地理信息系统是一个利用计算机网络技术,采用分布式数据库系统建立的专业化管理与决策空间信息系统,支持管理和科技人员快速查询全国铁路资源及铁路沿线环境状况,实现政务办公、综合分析、战略决策、信息管理等方面自动化,以及防治铁路灾害决策科学化。本文从我国铁路地理信息系统的需求分析入手,探讨全国铁路地理信息系统的总体设计。