大数据挖掘技术在列控车载BTM智能分析预警中的应用研究

应答器传输模块（BTM）是列控车载设备的重要组成部分。针对列车运行过程中因数据传输受干扰、设备老化等导致BTM工作状态不稳定,而传统检测手段存在滞后性与局限性的问题,提出一种基于大数据挖掘技术的智能分析预警方法。从无线下载的列控ATP车载设备数据中提取BTM数据,先进行数据清洗,然后提取无效FSK、启机故障、误码率和作用范围等关键特征,采用支持向量机算法构建BTM故障预测模型,通过调整模型参数及确定各特征量的门限值,实现对BTM的智能诊断分析,并给出相应处理意见。应用效果表明,该方法能够有效降低BTM的故障率,提升列控车载设备的运行效率。     

道路货运量、燃油价格与国民经济的协整分析

为了研究中国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的动态规律,是否具有长期稳定均衡关系及道路运输业的发展问题,本文选取我国1978-2007年的实际数据,并利用计量经济学中Econometric Views软件工具对这些数据进行处理和分析. 运用协整分析方法、单位根检验、Granger因果关系和Johansen检验等方法,对我国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的关系进行了实证分析并建立了误差修正模型,寻求这三者之间的短期动态波动和长期均衡关系. 分析结果表明：道路货运量、燃油价格和国民经济之间存在协整关系,即它们之间已形成长期稳定均衡关系;道路货运量是国民经济GDP的Granger原因,道路货运量的变化将引起国民经济的同方向变动;燃油价格的变化与道路货运量呈现反方向变动.     

适用于高速电动磁浮的车载高温超导磁体综合设计

第二代高温超导带材制备的超导磁体可以工作在15~77K热力学温度下,相比于工作在4.2K温度以下（液氦温区）的低温超导磁体,制冷成本更低,可以摆脱我国对液氦稀缺资源的依赖。文章对标山梨磁浮测试线车载低温磁体的公开数据,进行了高温超导磁体总体结构的初步设计,并基于有限元仿真,对磁体的电磁、力学传递结构和漏热情况进行分析,得到一种适用于全尺寸高速电动磁浮的车载高温超导磁体的综合设计方案。     

双排钻孔灌注桩坞墙结构设计

结合浙江某船厂船坞改扩建工程可利用岸线和空间极其有限、地质条件复杂、施工条件局限等特点,提出了一种双排钻孔灌注桩坞墙结构。在分析其作用机理和计算方法的基础上,给出了一种基于m法的数值模拟方法,并对该结构进行了详细的受力分析,为本工程提供了可靠的结构设计依据。     

动力打桩能量转换率及选锤要素

动力打桩的桩锤规格选择是桩基施工中重要及复杂的环节,满足桩基设计的极限承载力为主要考虑因素。常用的选锤方法有公式计算法、经验综合分析法、波动方程法共3类,可以选用桩锤的锤击能量及极限承载力。通过分析选锤要素引出了选锤最小能量值,从传统的单一锤击能量扩展到了一个区间,既简化了选锤方法,又提高了沉桩效率。从锤击能效及效率角度分析了锤桩质量比不宜小于1/4的实质是锤击能量转换效率的大幅降低,从理论上将动力打桩与静压沉桩有机联系起来。     

智能仪器中微型Linux的构建

在新型智能仪器仪表中,功能强大但资源消耗较小的微型Linux有很好的应用价值.本文以主机/目标板为开发模式,介绍了裁减系统内核、构建根文件系统和设置引导装入器等过程.并根据仪器仪表的具体情况,在构建微型Linux过程中对需要注意的问题进行了详细的说明.     

降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究

为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型.     

自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响

为了了解有条件的自动驾驶中,年轻驾驶人的接管反应特性,分析视觉次任务（3×3箭头次任务和4×4箭头次任务）和接管请求时间（TTC为5 s和7 s）对不同接管时间的影响,基于驾驶仿真平台,设计了包含不同的视觉次任务和接管请求时间的自动驾驶接管场景,针对29名年轻驾驶人进行模拟驾驶试验。使用双因素方差分析来研究不同次任务与不同接管请求时间对接管时间的影响,以及使用Pearson相关性检验来分析不同接管时间的相关性。研究结果表明：与无次任务相比,次任务会显著增加接管时间;不同的次任务对接管时间无影响,次任务与前方有障碍物时的接管请求时间对接管时间无交互作用;与前方无障碍物时的接管相比,前方有障碍物时的接管会显著减少接管反应时间;在驾驶人执行次任务的情况下,不同接管请求时间对转向反应时间和制动反应时间无影响;在前方有障碍物的接管中,驾驶人更倾向于采用制动加转向的组合操作来回避风险,且驾驶人接管回避操作中直接转向和制动加转向的组合操作的比例相同;接管反应时间与制动反应时间有较强的相关性。     

核心机房信息系统智能运维体系研究

为解决海关信息系统运营维护（简称：运维）人员投入多、告警不及时、告警信息不精确等问题,提出了核心机房信息系统智能运维体系。应用基于图数据库的配置管理数据库（CMDB,Configuration Management Database）服务智能运维全过程,采用带外管理和带内管理技术设计巡查机器人,研究辨析算法对海量运维数据智能分析,实现了对海关信息系统的全链路监控、智能辨析和精确告警功能。通过在上海海关监管信息化系统运维中的应用表明,该体系可有效降低人力资源成本及信息系统故障率,不断提高系统运维成效。     

基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析

为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素, 采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型, 分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系。鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性, 采用改进离散算法挖掘数据, 提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法。以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析。结果表明: 对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型; 其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%, 8.8%和5.7%;此外, 驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小; 客车尺寸与安全性非单调关系; 00:00—05:00引发7人以上受伤的概率同比上升9%;季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联。模型泛化能力优于对比模型, AUC均值为0.644 588, 命中率达到97.3%。