浅析牵引变压器差动保护误动原因及对策

牵引变压器差动保护是变压器保护的重要组成部分,一旦出现差动保护误动作,会影响正常供电。本文分析牵引变压器差动保护误动的原因,有针对性地提出相应的预防对策。     

砂质板岩粗粒土蠕变特性影响因素试验研究

通过单轴压缩蠕变试验研究含水率以及颗粒组成对粗粒土蠕变的影响规律,分析砂质板岩粗粒土在不同影响因素（含水状态、颗粒组成）下的蠕变特性,并基于与试验结果相符的H-K蠕变模型,探讨含水率、细颗粒含量、应力与蠕变参数之间的关系。研究结果表明：含水率、细颗粒含量均为影响粗粒土蠕变特性的重要因素,提出通过使用干燥或饱和含水态的粗粒土填料以及使用细颗粒含量为30%的粗粒土填料的途径来控制路堤的长期沉降。     

基于脉冲响应的公路运输需求与产业结构优化的协整分析

基于时间序列数据,利用ADF检验、向量自回归(VAR)模型及脉冲响应、协整理论和Granger因果检验对“新丝绸之路”经济带沿线13个节点城市的公路运输需求与三大产业的关系进行实证研究,结果表明:经济带沿线公路运输需求与三大产业之间表现出一种长期均衡的关系,公路运输能够促进沿线产业结构的优化;公路客运量与第一、二产业无直接的因果关系,与第三产业存在双向因果关系;公路货运量与第一、二产业存在单向因果关系,与第三产业存在双向因果关系。     

城轨用带串联间隙球头避雷器寿命分析

从金属氧化物电阻片的电老化失效、避雷器本体的密封失效及避雷器的耐受电流冲击能力3个方面分析了影响避雷器寿命的主要因素及城市轨道接触网用新型带串联间隙避雷器在这3方面所具备的性能优势,从而得出了城市轨道接触网用带串联间隙球头避雷器的使用寿命可以达到20~30年。     

基于指数权重算法的铁路互联网售票异常用户智能识别的研究与实现

为了确保公平公正售票,保障百姓购票利益,利用大数据技术,结合现有用户购票行为数据,设计基于指数权重的铁路互联网异常用户智能识别算法,并用2017年的用户行为数据进行测试,异常用户预测准确度达80%。测试结果验证了该算法的可行性,可以有效提高异常用户识别准确度,为保障12306铁路互联网售票系统的安全稳定运行及维护公平公正的售票环境提供了技术支持。     

考虑售票策略的高速铁路客流分配方法

高速铁路客流分配过程的本质是旅客购票过程,影响旅客购票过程的主要因素包括铁路售票策略和旅客购票时序。本文将铁路售票策略和旅客购票时序嵌入到客流分配过程中,设计了针对不同售票策略的换乘网络,根据不同OD行程的购票特征构造购票强度函数;利用若干最小费用换乘方案构建屋顶模型,将时变需求的连续出行时间离散化,获得每一个最小费用方案的离散出行客流量,设计了考虑售票策略的高速铁路客流分配方法。通过对京广深高速铁路客流分配实例分析表明,客流分配结果与旅客实际购票过程相吻合,运算时间短,证实了配流方法的有效性,具有解决大规模高速铁路网络客流分配能力,为列车运行图和售票策略提供评价手段。     

高纬度地区铁路桥梁新型球型钢支座设计与试验研究

高纬度地区铁路桥梁新型球型钢支座是根据高纬度地区铁路桥梁特点改良的耐寒防风沙球型钢支座,在支座滑动面采用高抗冻性硅脂保证了支座在低温条件下的平面滑动和球面转动性能;在支座上板与下板之间设置新型防风沙结构,防止了外部风沙的侵入。结合低温型式试验对新型球型钢支座进行了测试。结果表明,新型球型钢支座在严寒条件下达到了支座设计指标与行业标准,为高纬度地区铁路桥梁的修建提供了技术支撑。     

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。     

关于旅客列车优质服务的探讨

在当前铁路、公路、民航运输竞争日趋激烈的情况下,除输送方式本身的优势外,相当大的程度上是服务质量的竞争,而铁路旅客列车服务工作目前还存在着这样那样的问题。针对目前铁路旅客列车服务工作存在的问题,从旅客列车优质服务的内涵、特点出发,通过对旅客列车服务质量意识、列车设施设备及列车餐售经营的分析,对实现旅客列车优质服务中存在的问题、发生的原因和具体改进措施进行分析探讨。