基于遗传神经网络与信息融合的实时智能故障诊断系统研究

在传统BP神经网络的基础上引入聚类分析方法与遗传优化算法,可有效降低BP神经网络的训练难度并提高其训练精度;为有效利用各诊断单元的诊断结果,引入D-S证据理论对结论进行决策分析.仿真测试表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

一种新的GNSS相对定位解算模型

为克服传统模型在全球导航卫星系统(GNSS)相对定位解算中存在的不足,提出了一种新的解算模型.与传统的一阶泰勒展开式不同,该模型利用参考站坐标事先已知,可使最小二乘解算过程中系数矩阵保持不变,从而能够清晰地描述最小二乘解算的收敛过程,有利于定位结果的误差分析和提高模糊度函数法等坐标域搜索方法的效率.实验结果显示,新模型与传统的一阶泰勒展开式的定位精度一致,验证了模型的有效性和可靠性,可以在相对定位解算中代替一阶泰勒展开式使用.      

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

中央差分定位系统的设计与实现

为弥补网络RTK(real-timekinematic)定位模式的不足,提出了一种基于Internet的中央差分定位系 统cenDPS.该系统基于现有网络RTK 的工作环境,由cenDPS服务器端完成流动站端内置的差分计算功 能,大大降低了RTK定位对流动站接收机性能的要求.这种集中式的差分定位系统可实时监测流动站的精确位 置,是位置服务(LBS)领域的重要研究内容和发展方向.试验证明了cenDPS的可行性,系统测试的平均初始化 时间为73s,实时坐标解的精度为cm 级.      

基于遗传算法的VISSIM参数正及其交通流应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用,然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的,并不一定适合中国国情.文中以仿真软件VISSIM为例,简单介绍了VISSIM软件,指出其待校正的参数,基于遗传算法设计的参数校正方法选出了满足精度要求的参数组合,从而有效地减少参数校正的仿真试验次数,对比仿真结果与系统默认值,得出在通常情况下较为合理的参数取值,以实例验证了实验参数调整的重要性.     

铁通黑龙江分公司通信业务网保护方案

利用省干传输网对铁路接入网实施复用段保护,对长途电话网、互联网骨干网和铁路业务网的保护,提高了各业务网的安全性和可靠性.     

CTC3.0系统调车计划管理功能研究

基于CTC3.0系统平台,研究一种车站调车计划管理系统,旨在规范化调车作业流程,提高作业效率,提升作业安全,实现调车作业链闭环管理。