客货共线无砟轨道平顺状态预测模型

客货共线无砟轨道的轨道质量指数(TQI)具有随时间长期缓慢变化并伴随平稳波动的特点,而现有的预测模型难以预测这种变化。基于小波和时间序列分析预测方法,提出ARMA-BP神经网络和ARMA-SVR预测模型。通过小波分析将TQI时间序列分解为高频和低频2个部分,采用ARMA模型对高频部分建模,分别采用BP神经网络和支持向量回归SVR模型对低频部分建模,最后对高频和低频进行综合预测。此方法可根据具体情况对具有不同特性的TQI时间序列进行针对性建模,提高预测精度。运用此方法对包西线和太中线10个无砟轨道区段TQI时间序列进行预测,结果表明:ARMA-BP神经网络与ARMA-SVR的建模精度平均值分别为98.1%和98.5%,后验差分别为0.31和0.21,均达到1级;前者对已知数据的拟合精度高,而后者对未知数据预测能力较强、泛化能力更突出。     

沪昆客专姚家隧道施工监测中拱顶下沉量的时间序列分析及预测

沪昆客运专线姚家隧道采用新奥法施工,施工位移监测对于评价围岩稳定性和支护结构合理性起着重要作用,但监测数据具有离散性,测量误差具有随机性.将隧道拱顶下沉数据序列视为随机过程,应用时间序列分析方法,建立自回归模型,对姚家隧道拱顶下沉监测数据进行拟合分析,利用 Matlab 软件中有关时间序列函数编制计算程序,运用有理函数判断围岩的稳定性.应用所建立的模型对拱顶下沉量进行10 d的预报,预测数据与实测数据符合较好.通过对观测沉降数据序列动态建模,并依据预测数据和围岩支护变形管理规定动态指导隧道施工和防护,有利于提高隧道施工安全.     

去噪分析和分离变形预测在深埋隧道中的应用研究

隧道变形易诱发相应的工程问题,对其防治及预测已成为地下工程领域的热点问题。为提高隧道变形的预测精度,达到有效掌握隧道变形规律的目的,以某隧道为工程实例,通过对其监测数据的去噪处理,将隧道变形的原始序列分离为趋势项和误差项序列,并利用GA-BP神经网络和时间序列模型对两序列进行预测,又结合支持向量机模型对前者的预测误差进行修正,以保证预测精度。结果表明:在去噪方面,得出半参数优化卡尔曼滤波的去噪效果最优,其次是sym8小波去噪和奇异谱分析;在预测方面,得出分离预测能一定程度上提高预测精度,但效果不明显,而误差修正模型能很大程度上提高预测精度,综合得到本文预测结果的平均相对误差为1.08%。预测模型具有精度较高等优点,能为深埋隧道的变形预测提供借鉴。     

基于灰色Verhulst模型的铁路货运量预测研究

针对铁路货运量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入铁路货运量的预测,并进行建模计算及预测值精度检验。     

基于BP神经网络算法和时间序列模型的气温预测方法

基于2022年亚太杯数学建模竞赛中关于全球气候变化问题的第一问展开研究，使用BP神经网络算法和时间序列模型预测未来全球气温达到20℃的年限，并对预测结果进行检验，结果表明时间序列模型预测精度更高。     

滑坡预测预报的Verhulst反函数残差修正模型

Verhulst反函数模型适用于非负、单调、监测数据波动小的预测问题,因而对随机波动性较大的数据序列拟合较差,故预测精度低.BP神经网络预测模型适用于随机的非线性动态数据系统,可弥补Verhulst反函数预测模型的局限性.在Verhulst反函数预测预报模型的基础上,增加残差项,运用BP神经网络对残差序列进行二次建模分析,形成滑坡失稳时间预报的verhulst反函数残差修正模型预测方法.应用VerhuIst反函数残差修正模型和Verhulst反函数模型预测方法,对国内外滑坡监测实例进行滑坡预测预报的结果表明,Verhulst反函数残差修正模型预测值的预报结果更接近实际观测数据,预测值的平均相对误差较Verhulst反函数模型减少1%～7%,预测精度高,适用范围广.     

非等距高差序列GM(1,1)模型在索塔监测数据处理中的应用

GM(1,1)模型用于贫数据建模问题,但是传统的GM(1,1)模型是基于等距时间序列,对于数据量少且是非等距非时间序列建模问题就成为一个难题。为了探索在实际工程中应用非等距非时间序列的GM(1,1)模型的可行性,本文以鄂东大桥索塔监测数据处理为实例,提出非等距高差序列的GM(1,1)模型,并进行了模型精度分析。     

基于 SSA-SVR 模型的城市轨道 交通短时进站客流预测

针对现有城市轨道交通短时客流量预测单一模型可能存在预测不稳定的问题,提出一种基于奇异谱分析 (singular spectrum analysis,SSA)和支持向量回归(SVR)相组合的预测模型。该组合模型利用奇异谱分析(SSA)将轨 道交通原始时间序列客流数据进行分解和重构,对重构后的时间序列按奇异值从大到小进行排序,得到含有原始 时间序列数据主要信息成分的重构序列,将重构后的时间序列作为支持向量回归模型(SVR)的输入条件,最后进 行各站点的短时进站客流预测。采集 2015 年 11 月北京市全网的城市轨道交通进站客流数据,对提出的短时客流 预测模型进行验证和对比分析。结果表明,组合模型预测精度相比 ARIMA、SVR、CNN-LSTM 和 T-GCN 模型具 有更高的预测精度和更稳定的预测表现,具有一定的实际意义。     

基于等维灰数递补模型的软弱围岩隧道变形预测

结合隧道掘进施工以及变形监测的实际情况,利用灰色预测理论中的GM(1,1)模型,采用等维灰数递补数据处理技术建立等维灰数递补GM(1,1)模型来对灰色GM(1,1)模型进行改进,并结合工程实例中的变形实测数据进行验证.结果表明:修正模型的建立所需数据少,计算方法简单易行,而且预测值精度明显提高;灰色建模的数据取样越接近预测点,则得到的模型预测值越接近实际值,一般4次预测值的结果基本接近于实测值,该模型能更真实地反映软弱围岩隧道的变形规律.     

基于灰色GM（1，1）非等时距修正模型的轨道质量预测

根据灰色理论,以轨道质量指数检测数据为原始时间序列,通过累加弱化序列的随机性,挖掘轨道系统内在的规律,研究建立基于厌色GM(1,1)非等时距模型的轨道质量预测方法.为提高模型预测精度,优化模型中的初值和背景值,并基于残差分析引入周期性函数,对模型进行修正.用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对模型精度进行检验.结果表明模型能较好地反映轨道质量恶化发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供了新的方法.     

桥上无砟轨道结构形式对无缝道岔的影响分析

介绍桥上无缝道岔轨下基础“门”形筋混凝土道床、带限凸台道床板、底座纵连式道岔板5种无砟轨道结构。建立桥上3种无砟轨道结构的无缝道岔模型,提出计算参数,分析3种无砟轨道结构对桥上无缝道岔受力和变形影响,并进行计算。计算结果表明,桥上底座纵连式无砟轨道结构无缝道岔与桥梁的纵向相互作用力较小,是一种受力较为合理的结构形式。     

基于贝叶斯网络的驼峰超速连挂事故分析

针对驼峰超速连挂事故进行分析。分析对事故有重要影响的线路、调速设备和车辆等因素,考虑到贝叶斯网络能较好解决不确定性问题以及可以双向推理的特点,建立驼峰超速连挂事故树,并将其转化成贝叶斯网络,计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明,超速连挂事故的主要影响因素为线路纵断面、调速设备制动能力以及新型重载车辆三方面。进一步考虑新型重载车辆的共因失效问题,建立贝叶斯共因失效混合网络,计算并分析新型重载车辆对超速连挂事故的影响程度以及对既有驼峰的适应性。     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

我国铁路客车空调研究领域急需引入人工神经网络

分析了我国铁路客车空调存在的问题和人工神经网络（ANN）在系统仿真、负荷预测、能量管理、故障诊断、系统辨识控制等方面的优势，综述了ANN在暖通空调（HVAC）中的应用及发展状况，阐述了我国铁路客车空调研究领域引入ANN的必要性和紧迫性。     

电力机车防寒设计探讨

分析我国高寒地区机车的运用状况,指出电力机车在低温环境下所面临的问题,并从机车的低温试验、关键部件、相关材料以及防寒加热等方面,提出电力机车防寒设计的技术措施。     

日本上越新干线列车脱轨事故探究

日本新县中越地区于2004年10月23日发生里氏6.8级浅层直下型地震,地震引起线路剧烈横向晃动和上下起伏震动,导致列车脱轨。在新干线沿线加大地震早期检测预报系统布设密度,研究新的地震波检测方法以及地震预报技术和装置。研究和试验L型防脱轨护轮轨,并对鱼尾板进行加厚改造。在转向架上安装振动加速度检测仪,提高制动反应速度。在转向架轴箱下面安装反L型车辆导向装置,车辆脱轨后,导向装置会钩住钢轨,防止车辆过远偏离轨道溜逸。用厚钢板包覆桥墩、向桥裂缝灌注树脂和用碳纤维布等方法对桥梁进行加固。通过对列车脱轨事故分析和采取的对策,为我国铁路建设提供参考和借鉴。     

隧道地质超前预报方法的探讨和研究

研究目的:通过隧道地质超前预报,掌握掌子面前方地质信息,为施工单位优化施工方案、安全科学施工、提高施工效率、缩短施工周期等提供依据,为预防隧道塌方、突水、突泥、突气等可能形成的灾害性等事故及时提供信息,具有重大的社会效益和经济效益。研究方法:本文以作者在八盘岭隧道和长梁山隧道地质超前预报的亲身经历为背景,着重介绍了隧道地质超前预报在我国铁路、公路、城市轨道交通等工程的长大隧道施工中的重要作用和研究的重大意义。研究结果:本文系统地分析和归纳总结了隧道地质超前预报的前期准备工作、地质超前预报目的及内容、预报的各种方法、预报成果的输出形式和方式、预报时间安排和过程、探讨和研究的结论等,侧重介绍了地质超前预报的各种方法。研究结论:地质超前预报是隧道施工的一个重要环节,应纳入施工工序,可以指导施工,为隧道施工提供科学依据。     

基于能量原理的弹性地基梁底面摩阻效应分析

针对Winkler地基模型不能考虑梁与地基底面摩阻效应的不足,在地基与梁底接触面上引入一系列各自独立的水平弹簧,假定弹簧反力即切向摩阻力与梁底和地基间的切向相对位移成正比,从能量角度出发,基于最小势能原理,建立考虑底面摩阻效应的弹性地基梁能量方程,并引入位移形函数进行求解,导出对称载荷条件下考虑切向摩阻力作用时地基梁位移及内力解答。最后通过地基梁计算实例分析,验证该解答的正确性和合理性,并对相关计算参数进行深入探讨。计算结果表明:切向摩阻力沿梁长呈非线性分布,其对地基梁挠度及弯矩计算的影响较大,而对剪力的影响并不强烈。     

浙赣线CTC运用探讨

本文结合浙赣线CTC系统的建设实际,提出了在繁忙干线中列车运行控制和调车运行控制的冲突问题,CTC区段与非CTC区段的衔接问题,阐述了解决并进一步改进的方案。     

WDM网络上光区分服务DOS模型的分析

为了满足城域网环境中高速增长的互联网流量，必须利用DWDM提供的空前带宽资源，同时必须使DWDM网络优化以至于提供IP QoS能力。传统的SDH／SONET光网络是具有高速容量和低时延，微小错误率的传输管道，在现有传送网QoS方面作出了贡献。但单个分组或汇聚的流量在光域上Gbit速率下不能被跟踪和控制。当IP成为具有支配数据传输的选择时，就必须设计QoS模型来处理某些实时业务的应用。