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提出一种基于数据的神经网络混合算法故障诊断网络,用于轨道电路的故障诊断.考虑铁路信号需求,设计出符合神经网络训练快速性和有效性要求的BP-LM-PSO-GA混合算法,就是将轨道电路复杂网络分解设计为许多小的神经网络组态,通过综合这些小的神经网络诊断结论,得出最终结果,以解决单独设计神经网络带来的运算量问题;然后以广泛使用的ZPW-2000A型轨道电路为例,验证了该算法网络训练的快速性及故障诊断的有效性.最后给出了该诊断网络对轨道电路的诊断步骤.仿真结果表明该诊断网络具有可行性和有效性,为轨道电路故障诊断的应用提出了一条新途径. 相似文献
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为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略(Binary Exponential Backoff, BEB)仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。 相似文献
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城市轨道交通突发事件给系统运营和居民出行带来不利影响。为了分析导致突发事件的
关键风险因素和突发事件给运营造成的滞后时间长度,本文提出基于复杂网络的有向权重动态
风险模型。为了分析模型的拓扑特性,首先引入动态风险模态的概念,将每一时刻突发事件的风
险因素、滞后时间长度和事件等级有机组合为动态风险模态,以从不同角度整体反映这一时刻城
市轨道交通系统的风险状态。其次,提出相关性-时间敏感系数,分析在一定的滞后时间区间内,
前序风险因素与后序事件等级的显著关系,进而表征不同风险模态的相关性。最后,将动态风险
模态及其演化过程映射为基于复杂网络的动态风险模型,根据复杂网络模型的特性进行节点强
度分析,提取动态风险模态的关键信息,用以指导轨道交通风险管理工作。 相似文献
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